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Ingénieure IT en Data Science / Data Analyst

[e-mail] | [téléphone] | Salé, Casablanca |[lien]

Ingénieure d’État en informatique, spécialisée en Data Science, analyse et exploitation de datasets massives pour la prise de décision.

Expérience sur des projets, incluant modélisation prédictive, Machine Learning, analyse de données, KPIs et tableaux de bord. Capable de transformer des données complexes en insights pour soutenir la prise de décision.

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

Responsable d’équipe Système Anti-Triche T3-Shield |04-2026 - Aujourd’hui | Sensthings, Skhirat

• Suivi et coordination en temps réel du périmètre régional depuis le Board Room du siège
• Rôle de relais entre le coordinateur central (Niveau National) et les coordinateurs provinciaux.
• Gestion des alertes et incidents remontés depuis le terrain.
• Production de rapports régionaux journaliers.

Data Scientist / IA - Stage |02-2026 - 03-2026 | Cybrense IT services

• Conception et développement d’un pipeline RAG (Chunking, Embeddings, Recherche sémantique) pour l’extraction automatique de données à partir de documents non structurés (PDF, images, documents scannés).
• Mise en place d’un pipeline d’ingestion avec OCR (Tesseract) pour l’extraction de texte à partir de documents
• Intégration d’un modèle d’IA permettant de répondre aux questions à partir des documents Data Scientist - Stage PFE | 01-2025 - 05-2025 | Bank Al-Maghreb, Rabat
• Prétraitement et structuration de données avec Python (Pandas, NumPy) afin de fiabiliser l’analyse et la modélisation.
• Conduite d’une analyse exploratoire (EDA) et identification des variables clés via Plotly/Matplotlib pour expliquer les facteurs de dégradation.
• Développement d’un modèle de Machine learning pour prédiction de la durée de vie restante (maintenance prédictive) avec Scikit-learn (Random Forest Regressor).
• Évaluation et optimisation du modèle à l’aide de métriques de performance (MAE, etc.) pour garantir la robustesse des résultats.
• Conception d’une interface décisionnelle interactive et dashboard avec Streamlit / Dash,
• Documentation et présentation des résultats aux équipes projet pour faciliter la prise de décision Support Informatique - Stage | 07-2023 - 12-2023| Wassla digital, Rabat
• Gestion des tickets, diagnostic et résolution d’incidents, garantissant la continuité de service.
• Participation à la migration et gestion des données de messagerie, avec contrôle de l’intégrité et de la sécurité.
• Configuration et administration des DNS via Cloudflare, et formation des utilisateurs sur cPanel.

FORMATION

Bac +5 en génie informatique, spécialité Data Science |2020-09 - 2025-07| SUPMTI, Rabat

Baccalauréat en Sciences Physiques, option Français |2019-09 - 2020-07| Institut Adam, Salé

CERTIFICATS

• Introduction à la science des données – Cisco Networking Academy
• Data Science Essentials with Python – Cisco Networking Academy

COMPÉTENCES

• Analyse & Data Science: Collecte, Nettoyage, Analyse et traitement de données de différents types (structurées et non structurées), contrôle qualité, Automatisation de traitements et génération de rapports, Suivi des KPIs et analyse d’anomalies, feature engineering, Python (Pandas,NumPy), SQL
• Machine Learning, Visualisation & IA : Création de tableaux de bord interactifs avec Power BI, Dash, Matplotlib, Modélisation prédictive (régression, classification), Algorithmes supervisés et non supervisés, Implémentation et évaluation de modèles avec Scikit-learn, RAG, NLP (spaCy), OCR (PyTesseract).
• Big Data & Bases de données : Traitement de données volumineuses avec Hadoop, HDFS, Spark, SQL Server
• Outils & Méthodologies : Anaconda, Jupyter, Excel avancé, Agile / Scrum, Jira, Git, Docker
• Autonomie dans la conduite de projets de bout en bout, et esprit d’équipe favorisant le travail collaboratif
• Organisation, et esprit analytique et rigueur méthodologique dans l’exécution des tâches

LANGUES

Arabe - Langue maternelle · Français - Courant · Anglais - Professionnel

PROJETS REALISÉS

• PFE (Bank Al-Maghrib): Estimation durée de vie équipements IT via Random Forest (Pandas/Plotly) + interface interactive & export Excel & tableau de bord.
• Détection de fraude bancaire: Développement d’une solution de détection de transactions frauduleuses à l’aide d’un pipeline de traitement de données (Pandas, NumPy) et d’un modèle de classification (Régression Logistique).

Analyse des performances via precision, recall et accuracy afin d’optimiser la détection et réduire les faux positifs.

• Analyse & prédiction de consommation énergétique | Big Data (PySpark): Traitement et analyse de données massives avec PySpark et Hadoop (HDFS: NameNode et DataNode), modélisation via Régression Linéaire et K- Means pour prédire la consommation énergétique. Création de dashboards interactifs (Dash/Plotly)