CONTACT

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Casablanca, Maroc

FORMATION

Diplôme d'ingénieur en Informatique et Réseaux, filière MIAGE

EMSI Casablanca

2021 – 2026

Bootcamp Data Science

GOMYCODE Casablanca

11/2025 – 05/2026

Baccalauréat Sciences Physiques

École Assahoua Benslimane

2019 – 2020

COMPÉTENCES

Data Science et IA

Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, LangChain, Power BI, Excel

Programmation

Python, C/C++, JavaScript, Java, Flutter

Bases de données et Big Data

MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, ChromaDB, phpMyAdmin, Hadoop, Firebase

Cloud et DevOps

Docker, GitHub, Google Cloud

Systèmes

Windows, Linux

CERTIFICATIONS

Coursera

• AI Agents and Agentic AI in Python:

Powered by Generative AI

• IBM Data Science Professional Certificate
• LangChain and LangGraph Specialization
• Mathematics for Machine Learning and

Data Science

• Data Science Fundamentals with Python and SQL
• Virtual Networks in Azure

Oracle

• Oracle Cloud Infrastructure Certified

DevOps Professional

LANGUES

Français – TCF C1

Anglais – TOEIC B2

Arabe – langue maternelle

[nom]

Ingénieur Data et IA · À la recherche d'un premier CDI

Ingénieur en informatique et réseaux (filière MIAGE) à l'EMSI, je me spécialise en data science et en intelligence artificielle. En parallèle de mes études, j'ai suivi une formation de six mois en data science, qui a renforcé mon socle technique. J'ai ainsi mené des projets data et IA de bout en bout, de la préparation des données à la modélisation, jusqu'au déploiement. Lors de mon PFE au LPRI, j'ai exploré les agents IA et les LLM en concevant un système multi-agents capable d'interroger en langage naturel des bases SQL, NoSQL et des documents. Aujourd'hui, je souhaite mettre ces compétences au service d'une entreprise et obtenir mon premier CDI dans la data et l'IA.

EXPÉRIENCE

HeteroMAS – Système Multi-Agents Intelligent pour l'Interrogation de Bases de Données Hybrides

(PFE 5eme année)

Stage PFE - LPRI EMSI CASABLANCA · 03/2026 – 07/2026 (5 mois)

Développement d'un système multi-agents basé sur l'IA permettant d'interroger simultanément des bases de données SQL, NoSQL et des documents non structurés en langage naturel. Le système orchestre plusieurs agents spécialisés pour analyser les requêtes, fusionner les résultats hétérogènes et générer des réponses explicables avec un score de confiance.

Application e-commerce avec système de recommandation

Stage - ASCREA · 08/2025 (1 mois)

Développement d'une application e-commerce avec système de recommandation intelligent, proposant des produits personnalisés selon les préférences des utilisateurs et offrant une expérience d'achat fluide grâce à une architecture web moderne.

Application de gestion des stages et des stagiaires

Stage - Préfecture de Benslimane · 07/2024 (1 mois)

Conception et développement d'une application web de gestion des offres de stage, candidatures et suivi des stagiaires, facilitant l'ensemble du cycle de stage avec une interface intuitive pour étudiants et responsables.

PROJETS ACADÉMIQUES ET PERSONNELS

AI Agent Project avec LangChain · 01-2026

Développement d'un agent conversationnel capable d'utiliser plusieurs outils via LangChain. Orchestration des appels OpenAI pour exécuter différentes tâches et combiner les réponses. Interface Streamlit interactive affichant réponses et sources pour un usage pratique et extensible.

DentAI – Radiologue dentaire intelligent (PFA 5eme année) · 12-2025

Développement d'une application IA pour analyser des radiographies dentaires, détecter les anomalies et générer des rapports explicatifs en langage naturel, combinant vision par ordinateur, IA générative et déploiement web.

News Research Tool – Assistant IA de veille financière · 10-2025

Développement d'un outil d'analyse d'articles financiers basé sur LangChain et OpenAI. Ingestion d'URLs, découpage en chunks, vectorisation et recherche sémantique pour répondre à des questions ou résumer les articles.

Prévisions de séries chronologiques avec LSTM · 03-2025

Développement d'un modèle LSTM pour la prévision de séries chronologiques, incluant préparation des données, entraînement avec TensorFlow/Keras et visualisation des prédictions, mettant en avant l'application du deep learning aux données temporelles.

Détection de fraudes sur transactions par carte bancaire · 01-2025

Développement d'un système de détection de fraudes bancaires, avec pipeline complet, gestion du déséquilibre des classes, sélection et optimisation de modèles ML, et déploiement Docker pour fiabilité et scalabilité en production.