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EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE
AI-Movement(UM6P-Campus Rabat) · · · · · · Mar .2025 – Présent
Machine Learning Engineer
· · · · · · · · · · · Rabat, Morocco (Présentiel)
▪ Conçu et déployé des pipelines de Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) de bout en bout pour des applications de vision par ordinateur, en Python avec YOLO et OpenCV, traduisant les besoins opérationnels en solutions analytiques prêtes pour la production.
▪ Développé un pipeline de traitement de documents basé sur le NLP, exploitant des LLMs et la RAG
(Retrieval-Augmented Generation) pour extraire, structurer et valider des informations issues de documents non structurés, en appliquant des sorties basées sur des schémas et des contraintes de récupération afin d'améliorer la cohérence et la fiabilité.
▪ Conçu et industrialisé des pipelines de données et de modèles pour soutenir un traitement de données scalable, une expérimentation reproductible et un déploiement fiable en production — une démarche directement alignée avec la conception et le déploiement de modèles d'intelligence artificielle (IA) en environnement métier.
▪ Collaboré avec des équipes transverses (ingénierie, opérations, produit) pour traduire des problématiques métier en solutions de Machine Learning et communiquer les résultats via documentation technique et rapports.
▪ Développé une solution automatisée d'estimation de volume de stocks à partir de données LiDAR et de modélisation 3D, transformant un processus métier manuel en un système analytique scalable soutenant la prise de décision opérationnelle.
▪ Mis en œuvre des workflows de traitement de données multi-étapes combinant segmentation, alignement et calcul volumétrique, avec évaluation des modèles sur des données réelles pour garantir précision et robustesse.
Cloudscockpit · · · · · · · · · Sep. 2024 - Mar .2025
Machine Learning Engineer
· · · · · · · · · · Boyds, MD (US-Remote)
▪ Conçu et évalué des pipelines de Machine Learning multi-étapes en Python et PyTorch, incluant un benchmarking systématique et un suivi des performances pour améliorer la fiabilité des modèles d'intelligence artificielle (IA).
▪ Déployé des services de Machine Learning conteneurisés avec Docker et AWS ECS, contribuant aux pratiques
MLOps et au déploiement scalable de systèmes intelligents en production.
▪ Conçu des pipelines de données scalables pour le traitement et la structuration de grands volumes de données structurées et non structurées, permettant des analyses avancées et des applications de Machine Learning.
▪ Développé des pipelines basés sur le NLP intégrant le prétraitement de documents, la génération d'embeddings et l'indexation vectorielle (PGVector), pour soutenir l'extraction d'informations et des cas d'usage analytiques en aval.
▪ Conçu des couches d'accès aux données via API (FastAPI) pour intégrer des modèles analytiques dans des systèmes de production et soutenir des applications réelles.
▪ Collaboré avec des équipes d'ingénierie pour définir des workflows de données, améliorer la qualité des données et documenter les méthodologies, garantissant des solutions analytiques robustes et maintenables.
TickTick Trader · · · · · · · · · Mar .2023 – Jan 2025
Data Scientist · · · · · · · · · · ·
(Isle Of Man - Remote)
▪ Développé des pipelines de traitement de données de bout en bout en Python et SQL pour analyser de grands jeux de données financières et générer des insights exploitables pour la prise de décision métier.
▪ Conçu et entraîné des modèles de Machine Learning pour la détection d'anomalies et le scoring, permettant l'identification de schémas de risque et soutenant des stratégies basées sur les données.
▪ Automatisé les workflows de feature engineering et de transformation de données, améliorant l'efficacité et la reproductibilité des processus analytiques.
▪ Communiqué les résultats analytiques via tableaux de bord et rapports, traduisant des insights statistiques complexes en recommandations claires pour des parties prenantes non techniques.
Oracle Labs Morocco · · · · · · · · Apr .2022 – Oct 2022
Data Scientist Research Intern · · · · · · · · · Casablanca, Morocco
▪ Appliqué des techniques de Machine Learning (clustering, détection d'anomalies) sur de grands jeux de données avec Spark, contribuant à des initiatives de recherche orientées données.
▪ Développé des pipelines reproductibles de traitement de données et d'expérimentation pour l'analyse statistique, le benchmarking de modèles et l'évaluation.
▪ Contribué aux cadres méthodologiques et protocoles d'évaluation soutenant la transition des modèles de recherche vers des solutions analytiques prêtes pour la production.
COMPÉTENCES
Languages & Frameworks: Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
System Design & Architecture: Systèmes distribués, architectures scalables et résilientes, conception d'applications centrées API, solutions orientées microservices, analyse des compromis architecturaux
Data Science & Statistics: Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), analyse statistique, modélisation prédictive, détection d'anomalies, clustering, validation de modèles, benchmarking
Data Processing & Engineering: Pipelines ETL/ELT, nettoyage et transformation de données, jeux de données à grande échelle, PostgreSQL, Spark, requêtes SQL
Cloud & MLOps: AWS (ECS, RDS, S3), Docker, Terraform, CI/CD, monitoring, déploiement reproductible de modèles
NLP & AI: Traitement du langage naturel (NLP), embeddings, pipelines RAG, LangChain
API & Integration: FastAPI, intégration de modèles dans des systèmes de production
Data Visualization & Communication: Tableaux de bord, reporting analytique, communication d'insights à des parties prenantes non techniques
Tools: PostgreSQL, PGVector, MongoDB, Git, Linux, Jupyter
Soft Skills: Pensée analytique, résolution de problèmes, communication, collaboration transverse, autonomie
Languages: Anglais (Courant), Français (Professionnel), Arabe (Courant)
FORMATION
ENSET-Mohammedia, Université [nom] II · · · Juin, 2022
Diplôme d’Ingénieur, Ingénierie Informatique - Big Data and Cloud Computing (II-BDCC) · Mohammédia, Maroc
