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Profil
Ingénieure en Sciences des Données, j’aime transformer des problématiques complexes en solutions concrètes et exploitables. De la préparation des données à la restitution des résultats, je m’attache à concevoir des outils qui créent une réelle valeur pour les utilisateurs et facilitent la prise de décision. Animée par le goût de construire et d’innover, je privilégie des approches efficaces, pertinentes et adaptées aux enjeux métier.
Education
INPT - Institut National des Postes et Télécommunications · Rabat, Maroc
Cycle d’ingénierie en Sciences des données · 2023 – 2026
CPGE – PRINCE MOULAY EL HASSAN PREPARATORY CLASSES · Ouarzazate, Maroc
PSI - Physique et Science d’Ingénieur · 2021 – 2023
Experience
D&A Technologie · Casablanca, Maroc
Stagiaire en BI et Analyse de données · Février 2026 - Juillet 2026
- Architecture décisionnelle: Conception d’une architecture analytique sous Databricks reposant sur deux modèles dimensionnels (Star Schema).
- Couche sémantique: Conception d’un modèle sémantique Power BI optimisé pour l’analyse multidimensionnelle et l’exposition d’indicateurs décisionnels.
- Indicateurs métier: Implémentation de logiques DAX avancées pour le calcul des KPIs Métier.
- Traitement des données: Développement de traitements Python dédiés à la normalisation, l’harmonisation et l’enrichissement des données en amont des restitutions analytiques.
- Restitution décisionnelle: Conception de tableaux de bord interactifs permettant le pilotage des performances.
XAI · Rabat, Maroc
Stage PFA · Juillet 2025 - Août 2025
Contribution à la préparation et l’évaluation de modèles de langage pour le darija et le tamazight :
collecte, nettoyage, prétraitement et benchmarking de données textuelles et vocales
Projets
- Tableau de bord de finances personnelles: Conception d’un pipeline ETL automatisé intégrant Google Forms, Google Sheets et Power BI pour le suivi des dépenses en temps réel, le contrôle des budgets par catégorie et l’optimisation de l’épargne.
- Architecture de Données Retail sur Databricks & Power BI: Conception et automatisation d’une plateforme Lakehouse retail de bout en bout (Databricks, Delta Lake, Power BI) structurée via un pipeline Medallion et un schéma en étoile.
- Classification Intelligente de Documents: Implémentation d’un pipeline NLP complet (prétraitement, vectorisation TF-IDF et régression logistique) pour la classification automatique de documents (F1-score :
82,7 %).
Compétences Techniques
- Languages: Python, SQL, Java, C
- Data & BI: Power BI, DAX, Databricks, Pandas, Seaborn, NumPy, PySpark
- ML & Outils: Scikit-learn, XGBoost, Jupyter, Git, FastAPI
Langues
Arabe- Langue Maternelle · Français- Courant · Anglais- B2 (TOEIC)
