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Candidat : [nom] · [e-mail]

Reconstitution du 4 septembre 2026.

[nom]

Data Scientist — IA & Cloud Engineering

[téléphone] | [e-mail] | [lien]

Profil

Data Scientist ax´e sur les r´esultats, combinant une expertise en Machine Learning et Cloud Engineering

(Azure). Exp´erience ´eprouv´ee dans la conception de pipelines ETL automatis´es et le d´eploiement de mod`eles pr´edictifs ayant optimis´e la prise de d´ecision logistique. Passionn´e par l’industrialisation de l’IA (MLOps), je cherche `a appliquer mes comp´etences techniques pour r´esoudre des probl`emes complexes et g´en´erer de la valeur tangible.

Formation

Master en Data Science Appliqu´ee `a l’´Economie 2025

Universit´e Abdelmalek Essaˆadi T´etouan, Maroc

Licence en M´ethodes Quantitatives (Statistiques et Analyse de Donn´ees) 2023

Universit´e Hassan II Casablanca, Maroc

Exp´erience Professionnelle

Cloud Data Engineering & DevOps (Bootcamp) Sept 2025 – D´ec 2025

Jobintech Casablanca, Maroc

• Architectur´e et d´eploy´e des pipelines de donn´ees (ETL) end-to-end sur Microsoft Azure, am´eliorant l’efficacit´e du traitement des donn´ees.
• Automatis´e le cycle de vie des applications via des workflows CI/CD (GitHub Actions), garantissant des d´eploiements rapides et s´ecuris´es.
• Conteneuris´e les microservices avec Docker pour assurer la portabilit´e et la coh´erence entre les environnements de d´eveloppement et de production.
• Impl´ement´e des politiques de gouvernance Cloud, r´eduisant les vuln´erabilit´es de s´ecurit´e et optimisant les coˆuts des ressources Data Scientist (Stage PFE) F´evr 2025 – Juill 2025 Auto Hall Casablanca, Maroc
• Con¸cu un syst`eme Data-Driven de pr´evision de la demande (m´ethode DDMRP) pour optimiser les niveaux de stock critiques.
• Entraˆın´e et valid´e des mod`eles de Machine Learning sur historique de ventes, identifiant pr´ecis´ement la saisonnalit´e et les tendances par marque.
• D´evelopp´e un simulateur logistique en Python pour calibrer dynamiquement les seuils de stock, r´eduisant les risques de rupture de 15% (estim´e).
• Livr´e un outil d’aide `a la d´ecision interactif, adopt´e par l’´equipe logistique pour fluidifier les op´erations quotidiennes.

Projets Techniques

Segmentation Client Marketing | Python, Scikit-learn, K-Means

• Segment´e une base de donn´ees clients complexe via l’algorithme K-Means, permettant `a l’´equipe marketing de personnaliser les campagnes et d’augmenter le taux de conversion.

Data Warehouse & Dashboarding | SQL, ETL, Power BI

• Construit un entrepˆot de donn´ees centralis´e et con¸cu des tableaux de bord interactifs Power BI, r´eduisant le temps de reporting manuel de plusieurs heures par semaine.

Mod´elisation Pr´edictive de Tarification | R, XGBoost, GLM

• Optimis´e la strat´egie de tarification en d´eveloppant des mod`eles pr´edictifs (XGBoost) avec validation crois´ee,

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am´eliorant la pr´ecision des estimations de prix.

Gestion du Risque (Value at Risk) | Time Series, GARCH, ARMA

• Mod´elis´e la volatilit´e des actifs financiers `a l’aide de s´eries temporelles (GARCH), fournissant des estimations pr´ecises de la Value at Risk (VaR) pour la gestion des risques.

Comp´etences Techniques

Programmation & Scripting : Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL, R

Machine Learning & IA : TensorFlow, PyTorch, S´eries Temporelles, XGBoost, Prophet, NLP

Cloud & DevOps : Microsoft Azure (Data Factory, Synapse), Docker, Kubernetes, CI/CD, Git

Data Engineering : ETL (Talend), SQL Server, PostgreSQL, APIs (FastAPI), Streamlit

Business Intelligence : Power BI, Tableau, Excel (VBA/Macros)

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Certifications

IBM Data Scientist Professional Certificate – Coursera

DeepLearning.AI Machine Learning Specialization – Coursera

Microsoft Certified : Azure Data Fundamentals (En cours de pr´eparation)

Langues

Fran¸cais : Professionnel / Courant (Capacit´e de r´edaction technique)

Anglais : Interm´ediaire / Technique (Lecture de documentation, veille technologique)

Allemand : Notions de base

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