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Data Scientist & AI Engineer

Casablanca, Maroc

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Expériences Professionnelles

Agenz (CASABLANCA) | Data Scientist & AI Engineer :

Novembre 2021 – Présent | Télétravail

Acquisition de données & Web Scraping : Création de pipelines robustes pour collecter et structurer des données dynamiques avec BeautifulSoup, Selenium, CrawlerAI et Requests.

Data Processing & Transformation : Préparation et structuration de données pour analytics et modèles prédictifs, en utilisant Pandas, NumPy , SQL et techniques statistiques.

Bases de données & Analytics : Gestion de SQL et NoSQL (MongoDB) avec pipelines d’agrégation, indexation optimisée et exports de données structurés.

Modélisation prédictive & Machine Learning : Analyse de données, feature engineering et déploiement de modèles prédictifs (DBSCAN, XGBoost, Random

Forest) en Python pour générer des insights exploitables et soutenir les décisions.

Backend & API Engineering : Conception et industrialisation d’APIs REST et microservices avec Flask et FastAPI, gestion d’endpoints asynchrones et tests end-to-end via Postman, avec une attention particulière à la performance, la scalabilité et la robustesse en production.

Workflow & Automation Engineering : Automatisation de pipelines ETL avec Apache

Airflow pour l’orchestration de workflows data et l’intégration de différentes sources et services.

Cloud & Conteneurisation :Automatisation des déploiements avec GitHub

Actions/GitLab CI, conteneurisation avec Docker et optimisation des performances pour des déploiements fiables et scalables.

Reporting & Visualisation : Développement de tableaux de bord interactifs et automatisés par Metabase pour supports décisionnels

Capgemini engineering (CASABLANCA) | Stage – Data Scientist :

Mars – Septembre 2021

Conception et implémentation d’un système ML pour détecter et corriger les anomalies dans des séries temporelles d’un système automobile.

Analyse & Visualisation de Séries Temporelles : Traitement et visualisation de données temporelles avec NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, incluant analyse de tendances et détection d’anomalies

Détection d’anomalies non supervisée : Détection non supervisée : Création de modèles DBSCAN pour l’identification automatique d’anomalies et d’outliers.

ML Supervisé pour correction d’anomalies : Implémentation de modèles XGBoost pour corriger les anomalies, incluant pipelines d’entraînement, réglage d’hyperparamètres et validation des performances pour des prédictions fiables.

Web Applications & Python : Développement d’interfaces Flask avec intégration de modèles ML, visualisations et APIs.

Formation Académique

2019 - 2021 : Faculté des Sciences Ben M’sik – Casablanca

Master en Data Science et Big Data

2016 - 2019 : Faculté des Sciences Ben M’sik – Casablanca

Licence en Informatique – Bases de Données

2015 - 2016 : Lycée Al Khawarizmi – Casablanca

Baccalauréat – Mathématiques et Sciences B

Compétences

Bibliothèques Python

Pands, Numpy, Request , Sckitlearn, Scipy , Matplotlib , Seaborn , Geopandas , TensorFlow, PyTorch

AI & LLM Tools

Github COPILOT , LLM,, RAG, LangChain

Bases de Données

MONGODB Compass , MYSQL

WEB/APIS

FLASK , FAST API

Data Scrapping

Beautiful Soup , Selenium , Scrapy

DEVOPS / Containerisation

Gitlab / GitHub , DOCKER

Outils de Visualisation

METABASE

Langages de Requête

SQL , NoSQL

Workflow & Orchestration

Apache Airflow

Data Science

XGBoost , DBSCAN

Langues

Arabe : Natale

Français : Courant

English : Professionnel