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Ingénieur en Systèmes Industriels Intelligents

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Profile

Je m'appelle [nom] et je suis ingénieure en Génie Industriel, spécialisée dans l'optimisation des processus industriels, la maintenance prédictive, et l'intégration du machine learning et deep learning. Expérimentée en analyse de données industrielles et prédiction des pannes pour améliorer la performance des systèmes de production.

Je suis activement à la recherche d'une opportunité dans l'optimisation industrielle, la maintenance prédictive, ou la data science appliquée à l'industrie.

Diplômes et formations

Ingénieur d'état en génie des systèmes de production intelligent et contrôle qualité, Groupe ISGA

2023 – 2025 | Fés

Licence en électronique électrotechnique automatique, Faculté des Sciences et Techniques d'Al Hoceima

2021 – 2022 |Al Hoceima

Diplôme d’études universitaires scientifiques et techniques (DEUST) MIP, Faculté des Sciences et Techniques d'Al Hoceima

2017 – 2021 |Al Hoceima

Baccalauréat, spécialité Sciences physique et chimique, lycée imzouren

2017 | Imzouren

Compétences

Langages de programmation :

C , C#, C++, C Embarqué, JAVA , Python , Matlab, MySQL.

Logiciels d’Industrie, de Qualité et de Maintenance :

Siemens TIA Portal, STEP 7, WinCC, LabVIEW, SolidWorks, AutoCAD, Minitab, 5S, AMDEC, GMAO, TPM, SPC, ISO 9001, Power BI, Node-RED.

Systèmes d’exploitation :

Linux : Ubuntu, Kali Linux,Debian ,Centos.

Bases de données :

mySQL, Oracle , Mongodb,ProstgreSQL ,Hadoop.

Systèmes embarqué :

Autosar , ADAS , RCC, GPIO, EXTI, ADC, DMA, STM32CubeIDE

,Raspberry Pi 3 ,STM32F4, ESP8266,UART, SPI, I2C ,RTOS .

Plateformes de Cloud et IoT :

AWS ,Azure ,ThinkSpeak ,beebotte.

Développement Web et Mobile :

NodeJS , Angular ,HTML , CSS ,PHP ,JavaScript.

Intelligence artificiel : Machine Learning ,Deep Learning ,NLP

,image processing ,Computer Vision.

[téléphone] · [nom]

Expériences professionnel

Mise en place d’une maintenance prédictive sur une installation D’ammoniac via exploitation des données

S7-400 :

2025 Mar – 2025 Aug | | OCP

Mise en place d'une stratégie de maintenance prédictive pour l’unité de dépotage, stockage et transfert d’ammoniac.

Analyse des équipements critiques et identification des capteurs à surveiller (température, pression, débit, niveau).

Développement d'un système d'acquisition de données via l'automate Siemens S7-400, avec utilisation des réseaux

OPC.

Historisation et préparation des données industrielles pour l’analyse (nettoyage, transformation, visualisation via Power

BI).

Application du Machine Learning pour anticiper les pannes des équipements critiques, avec modélisation par Random

Forest, SVM et Régression.

Évaluation des performances des modèles (précision, F1- score, rappel) et intégration du modèle prédictif dans un tableau de bord pour le suivi en temps réel.

Développement de systèmes d'alertes intelligentes pour la détection des anomalies et suivi des défaillances.

Maintenance Prédictive avec Analyse de Données de Capteurs Simulés.

2024 Jul – 2024 Sep | | INTELLCAP

• Création et manipulation de données issues de capteurs pour simuler des conditions de fonctionnement.
• Visualisation des tendances et identification d'anomalies à partir des données simulées.
• Préparation des données pour l'entraînement de modèles prédictifs en normalisant et transformant les valeurs.
• Utilisation de techniques de machine learning comme la régression et les forêts aléatoires pour prédire les pannes.
• Amélioration des performances des modèles via la sélection d'hyperparamètres optimaux.
• Analyse des performances entre différents modèles pour choisir la meilleure solution prédictive.

Smart haptic skin application to gaming :

2023 Apr – 2023 Sep | | INTELLCAP

Analyse approfondie des technologies de capteurs haptiques a été effectuée, utilisant des outils de veille technologique pour identifier les meilleures options répondant aux besoins spécifiques du projet.

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Certifications · La conception des prototypes de la peau haptique

intelligente a impliqué l'utilisation de microcontrôleurs

Huawei CerNfied ICT Associate HCIA loT V2.5 · programmables avec des capteurs piézoélectriques,

en cours · programmés en langage C++ pour assurer un contrôle précis

et une interaction appropriée avec les composants du système.

Langues · Des tests approfondis de performance, de fiabilité et

Arabe : Langue natale. · d'intégration ont été réalisés, utilisant des outils de mesure

et de validation pour évaluer la réactivité des réponses

Français: Compétence professionnelle. · haptiques en temps réel et garantir une expérience de jeu

Anglais: niveau intermédiaire. · immersive et fiable.

Etude d'une presse à injection et des compteurs d'énergie

Centre d'intérêts · electrique par un API, Cadence :

2022 Mar – 2022 Jun | | CEAC

Participation à des Événements Communautaires.

Installation précise du matériel pour assurer la fiabilité des

Hackathons orientés IoT. · mesures.

Projet Open Source. · Sélection et intégration d'appareillages adaptés au bon

fonctionnement.

Coordination efficace entre les composants électriques pour une performance optimale.

Réalisation de tests approfondis pour garantir la fonctionnalité du système.

Projets Personnel

Le deploiement d'une application Streamlit de Machine

Learning en utilisant des conteneurs Docker :

Encapsulation Docker simplifiant la gestion des dépendances, garantissant l'isolation, déploiement cohérent sur diverses plates-formes, et possibilité de scaling par réplication des conteneurs pour s'adapter aux variations de charge.

Conteneurisation avec Docker pour encapsuler l'application, simplifier la gestion des dépendances et garantir l'isolation. Déploiement simplifié pour assurer la cohérence multiplateforme, avec possibilité de scaling via la réplication des conteneurs pour répondre aux variations de charge.

Intégration d'un modèle ML dans Streamlit pour des prédictions en temps réel, interaction conviviale via l'interface, avec Docker simplifiant la gestion des dépendances pour un déploiement aisé de solutions ML.

Implémentation sur Matlab et carte FPGA des réseaux :

CAN, CAN FD, Ethernet, Lin :

Acquisition des Spécifications et Protocoles :Collecte des spécifications et des protocoles des réseaux CAN, CAN FD, Ethernet et LIN pour comprendre leurs exigences et particularités.

Développement des Algorithmes et des Fonctionnalités

Conception et implémentation d'algorithmes pour chaque réseau en tenant compte de leurs spécificités de communication.

Implémentation sur Matlab et Carte FPGA :Adaptation des algorithmes pour une simulation et une validation sur Matlab, puis traduction en code VHDL pour l'implémentation sur une carte FPGA.

La mise en place des protocoles de communication et le calcul du CRC pour garantir l'intégrité des données échangées.

Validation, Tests et Analyse des Performances :Réalisation de tests pour évaluer le bon fonctionnement des protocoles implémentés, mesurer les performances en débit, latence, robustesse aux erreurs et conformité aux spécifications des réseaux.

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