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Résumé de profil

Diplômée en Master Ingénierie

Logicielle à la FSR, passionnée par le test logiciel et l’assurance qualité, je suis particulièrement intéressée par l’automatisation des tests.

Contact

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informations personnelles

Ville : Rabat

Langues : Anglais, Français, Arabe

SOFT SKILLS

• Travail collaboratif
• Capacité danalyse et de modélisation
• Communication
• Autonomie et esprit critique

COMPÉTENCES TECHNIQUES

• Testing & QA
• Selenium, Postman, Jira, TestLink, ClickUp, Azure DevOps, Trello, Robot Framework, Jmeter, Appium
• Conception de cas de test, création de plans de tests
• Exploration, Validation UX
• Documentation QA
• Sanity check, gestion des anomalies
• Analyse des exigences fonctionnelles (User Stories, critères d’acceptation)
• tests fonctionnels, tests automatisés, tests de régression, tests d’intégration, tests d’API, tests de performance
• Développement web & design
• HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript, Django, MERN Stack
• UI/UX design, création d’applications interactives (Streamlit)
• Outils & environnements
• Git/GitHub, Linux/Ubuntu, WAMP, Figma, VS Code, Jupyter Note- book, PyCharm
• Slack, Google Workspace (Docs, Sheets, Drive)
• Programmation
• Langages : Python, Java, SQL, MATLAB
• Frameworks et bibliothèques : TensorFlow, PyTorch, Scikit- learn, NumPy, Pandas, OpenCV
• Bases de données : MongoDB, MySQL, SQLite
• BI / Data
• Power BI

FORMATION ACADEMIQUES

Formation JobInTech en Qualité et Test Logiciel

Ecole Mohammadia des ingénieurs · 09/2025 – 12/2025

• Conception et exécution de tests fonctionnels et non fonctionnels.
• Rédaction de plans de test et rapports de validation.

Master en Génie Logiciel

Faculté des Sciences de Rabat · 09/2023 – 09/2025

• Cours et projets : Intelligence Artificielle, Big Data, Processus stochastiques, Optimisation, Réseaux et Télécommunications, chaines de Markov, théories de graphes
• Mémoire : Méthodes deep learning pour classification des images médicaux : cascancer de la peau Licence d’Education en Informatique Ecole Normale Supérieur Rabat · 10/2020 – 06/2023
• Projet de fin d’études : Application web de gestion des projets étudiants en HTML, CSS,JavaScript, Django, MySQL Baccalauréat : Option Physique et Chimie Lycée Lhcen El Youssi · 09/2018 – 07/2019
• Bases solides en Physique, chimie, mathématiques

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

Stagiaire Test UI – Backoffice · 11/2025 – 02/2026

Chenocom | Rabat

• Réalisation des tests UI sur les interfaces du backoffice afin de vérifier la conformité avec les maquettes
• Vérification des fonctionnalités backoffice (formulaires, tableaux, filtres, actions CRUD)
• Collaboration avec l’équipe de développement pour le suivi des corrections
• Participation aux tests de validation et de régression Outils : navigateur web, outils de reporting (Jira / Trello ) Enseignante Stagaire d’informatique · 12/2022 – 01/2023 Lycée Princesse Lalla Nezha | Rabat
• Préparation et animation de cours techniques
• Transmission de savoir en programmation et algorithmique
• Développement de compétences pédagogiques et méthodolo- giques Formatrice Stagaire en développement web · 02/2023 – 06/2023 Lycée Mansour Eddahbi | Rabat
• Transmis des bases solides en HTML, CSS, JavaScript résultant la réalisation des CVs
• Développement de compétences pédagogiques et méthodolo- giques

PROJETS ACADÉMIQUES

Application FoodDelivery (EMI) · 2025

Projet axé sur la qualité logicielle et la mise en place d’une stratégie de test complète dans un environnement de développement collaboratif.

• Missions :
• Analayse des besoins fonctionnels
• Définition et planification de la stratégie de test (plan, scénario, cas de test)
• Exécution et documentation des tests manuels.

Application Web PostEL · 2025

Conception d’une application web interactive permettant aux bloggeurs de partager leurs expériences et avis sur les hôtels.

• Technologies : MERN, TailwindCSS, Redux
• Back-end : Gestion des publications et commentaires, stockage des données

Classification d’images médicales avec Deep Learning · 2025

Utilisation de CNN pour détecter des maladies de la peau à partir d’images médicales.

• Prétraitement des données, augmentation d’images et entraîne- ment des modèles avec TensorFlow et PyTorch
• Évaluation des modèles et analyse des résultats