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Ingénieure en Transformation Digitale & Intelligence Artificielle

Casablanca, Maroc • [téléphone] • [e-mail] • [lien] • [lien]

PROFIL

Ingénieure d’État en IA, diplômée en juin 2026 et major de promotion, spécialisée en apprentissage automatique, NLP et grands modèles de langage (LLM). Expérience concrète du déploiement de systèmes

IA on-premise en contexte industriel. Recherche un poste d’Ingénieure IA / Machine Learning.

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

Ingénieure IA — Projet de Fin d’Études · Févr. – Juin 2026

Top Négoce · Casablanca

• Conception et déploiement d’un système conversationnel vocal en Darija de bout en bout (architecture cascade ASR–LLM–TTS), exécuté en local pour préserver la confidentialité des données métier.
• Affinage par LoRA/QLoRA et transfert d’apprentissage d’un modèle Whisper-large-v3-turbo : taux d’erreur mots (WER) réduit à 15,1 %, surpassant l’état de l’art open-source pour le Darija.
• Développement d’une plateforme web full-stack (React, FastAPI, JWT, contrôle d’accès par rôles) de collecte et d’annotation audio à double validation ; corpus propriétaire de 20 h+ de parole annotée sur 6 domaines.
• Intégration et évaluation des modules LLM (Atlas-Chat-27B) et de synthèse vocale (MOS 3,98/5) sur station NVIDIA DGX Spark.

Stagiaire Ingénieur IA — Projet de Fin d’Année · Juil. – Sept. 2025

Digi 4 · Casablanca

• Architecture et développement du module principal d’une plateforme d’orchestration d’API pilotée par IA (modèle GPT-2 affiné pour sélectionner les API selon les prompts).
• Conception d’un système de validation des prompts vérifiant la complétude des paramètres, prévenant les erreurs liées aux requêtes incomplètes.

Stagiaire Data Science · Juil. – Sept. 2024

Maghreb Steel · Casablanca

• Analyse des causes racines des défauts de « glissement » sur données de production d’un laminoir à chaud (Python) ; identification de la cause principale et recommandations d’optimisation des paramètres.

PROJETS TECHNIQUES

• Détection du SOPK par Machine Learning [Code] — Pipeline ML (Random Forest, AUC 0,91) de prédiction du syndrome des ovaires polykystiques, déployé en outil d’évaluation du risque.
• Reconnaissance d’écriture manuscrite bilingue (FR/EN) — Architecture hybride CNN-BiLSTM (datasets RIMES & IAM), CER de 10,6 % (FR) ; déploiement via application Flask.
• ChefAI — Assistant culinaire (LLM local & Big Data) — Recommandation par NLU avec Ollama (Llama 3.2) en local ; Apache Spark (TF-IDF, Parquet) pour l’analyse de co-occurrences.

COMPÉTENCES TECHNIQUES

Langages : Python, SQL

Machine Learning / IA : PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, NLP, LLM, LoRA/QLoRA, Transformers, Hugging Face

Data & Big Data : Pandas, NumPy, Apache Spark, Power BI

MLOps & Cloud : AWS, DevOps (Jenkins, Ansible, Terraform), FastAPI, n8n, Ollama, Flask

FORMATION

Diplôme d’Ingénieur d’État — Transformation Digitale & Intelligence Artificielle · 2021 – 2026

ENSA Al Hoceima — Université Abdelmalek Essaâdi

• Major de promotion (5 e année, 1 er /26) • Mention Bien • Note du PFE : 16,5/20.

Baccalauréat Sciences Physiques — Option française • Mention Très Bien • 2021

LANGUES, CERTIFICATIONS & DISTINCTION

Langues : Arabe (langue maternelle) • Français (C1 — TCF) • Anglais (C1)

Certifications : SQL for Data Science • Python for Data Science • Exploratory Data Analysis • Build AI Agents with n8n

Distinction : 1 re place, Concours National « Jeunes Reporters »