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Ingénieur d’état en Informatique.

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FORMATIONS · .

2017-2019 : Master en ingénierie, et en Sciences de l'information à Ashikaga Université, Japon.

2012-2015 : Cycle d’ingénieur en informatique à l’ENSIAS, Rabat.

2010-2012 : Classes Préparatoires aux Grandes Ecoles d’Ingénieurs, option MPSI/MP au CPGE - CPR de Tanger.

2009-2010 : Baccalauréat sciences mathématiques-A au Lycée Moulay Ben Abdellah - Larache.

EXPERIENCES · .

Ingénieur IA – Sofrecom Maroc | Juillet 2022 – Présent

• Machine learning pour données manquantes ou incohérentes : développement de modèles ML pour prédire, corriger et tagger des données manquantes ou incohérentes dans des tables utilisées par une application web Django, amélioration de la cohérence des données pour le produit.
• Qualité des données et détection d’anomalies : analyses via clustering, régression et requêtes SQL pour détecter des anomalies, améliorer la fiabilité et proposer des corrections.
• Benchmark modèles et hyperparameter tuning (classification, ML/DL) : benchmark de modèles ML et deep learning pour des tâches de classification, automatisation de l’entraînement, de l’évaluation et du tuning des hyperparamètres, itérations jusqu’à atteindre les performances attendues.
• Outil de suivi des anomalies hebdomadaire : développement d’un outil Python pour suivre les anomalies chaque semaine, analyser l’évolution des erreurs et produire du reporting.
• LLM, chatbot et recherche RAG (déploiement, tests, RBAC) : déploiement et tests d’un chatbot Q&A sur base de données via récupération de contexte, et d’une recherche/filtrage par prompt basée sur RAG pour récupérer des éléments pertinents et affiner les résultats, avec RBAC et évaluation.

Analyste IA – Milize, Tokyo, Japon | Avril 2019 – Juin 2022

• Prédiction des cours boursiers (US & Japon) – ML /Deep Learning : développement d’outils Python pour charger les données boursières depuis la base de données interne et d’autres sources, construire des features (prix, indicateurs techniques, signaux de sentiment), et entraîner des modèles Machine Learning / Deep Learning (XGBoost, LSTM) pour prédire l’évolution des prix. Optimisation des hyperparamètres (tuning) et amélioration des performances modèles. Solutions utilisées par de grandes banques japonaises comme SMBC.
• NLP / Sentiment analysis (news & Twitter) : mise en place de pipelines de collecte de textes (scraping), filtrage par entités (stock/produit), extraction de sentiment via NLP (NLTK) et modèles ML/DL, puis intégration du score de sentiment comme variable explicative dans les modèles de prédiction.
• OCR / Document AI (Deep Learning) : contribution au développement de modèles de reconnaissance de texte à partir de documents (images/PDF) avec CNN, pour digitaliser des documents financiers (assurance, fiscalité, etc.) destinés à des clients du secteur assurance.
• Stratégies de trading & backtesting : développement de stratégies de trading basées sur les signaux de prédiction, automatisation et backtesting avec Backtrader, comparaison aux stratégies classiques et analyse de performance.

Consultant informatique Stage– Toyota Tsusho, Japon | Août 2018

• Présentation et fourniture d'un plan d'investissement pour l'Afrique à Toyota Tsusho.
• Étude des aspects du marché africain/marocain et présentation d'idées novatrices sur la manière dont Toyota Tsusho peut investir sur ce marché.

Ingénieur informatique Stage– OCP, Morocco | Février – Août 2015 | C# Développeur

• Proposition, développement et implémentation d'une application C#, utilisant Visual Studio et MySql Framework, pour optimiser et contrôler l'énorme flux de véhicules accédant à l'entreprise.
• Conception d'une application web permettant aux chauffeurs d'avoir le meilleur cheminement pour accéder à l’entreprise.
• Création de simulations à l'aide du logiciel Arena, pour comparer et étudier la situation réelle avec des solutions alternatives.

Projets IT :

• Conception d'un système de Deep Learning pour la reconnaissance d'images par Python, OpenCV.
• Modélisation et Résolution du problème d’atterrissage des avions par la méthode génétique (C++).
• Modélisation et Résolution du problème de tournées de véhicules par l’algorithme de colonies de fourmis (C++).
• Développement d’une application de gestion d’une circonscription électorale via Oracle Forms.
• Mise au point d’un compilateur pour le langage OBERON2 a l’aide de langage C et l’Assembleur.

RECHERCHE · .

• Le prix du meilleur article de recherche pratique à la conférence APDSI 2017, Corée.
• Publication d'un article de recherche dans le Journal international des sciences de l'information et de l'optimisation, TARU PUBLICATIONS, Inde, sur l'optimisation du problème de portefeuille à l'aide de l'intelligence artificielle et de l'algorithme génétique interactif.
• Publication d'un article de recherche dans l'International Journal of Advanced Management Science, sur le problème d'optimisation du portefeuille à l'aide de l'algorithme génétique interactif.

COMPETENCES · .

• PROGRAMMATION : Python, Mysql, C, C++, C#, Matlab, Assembleur.
• Bibliothèques Python / Data : NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost, LightGBM, NLTK, OpenCV, Plotly.
• LLM: RAG, LangChain, Evaluation, Déploiement, RBAC, Testing.
• COMMUNICATION : ANGLAIS (Supérieur), FRANÇAIS (Avancé), ARABE (Supérieur), Japonais (Basique), Dialecte marocain (langue maternelle).
• Approche problem solving : résolution de problèmes par modélisation mathématique et logique, je transforme un besoin métier en modèle théorique, puis j’optimise la solution par analyse, tests et itérations.

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