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Fiche du profil 4 fiches regroupées (même personne)

Qualification
Poste
Spécialiste en Intelligence Artificielle / Casablanca à Sidi Maarouf
Métier
Data & intelligence artificielle
Secteur d'activité
Non renseigné non renseigné
Origine
Candidature reçue
Expérience
5-10 ans
Compétences
Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, spaCy, HuggingFace Transformers, speech-to-text, bases de données SQL/NoSQL, déploiement et gestion de modèles
Identité et contact

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Localisation
Casablanca
Source
Candidature ai.nextdata.ma
Déposé le
10/10/2026
CV anonyme

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NextData
Curriculum vitae anonymisé
ND-CV-8D577C61

Data & intelligence artificielle

Casablanca Identité et coordonnées communiquées par NextData

[nom]

Kénitra, Maroc | [e-mail] | [téléphone]

LinkedIn : [lien] [nom] | GitHub : [lien]

Résumé Professionnel

Ingénieure en Intelligence Artificielle récemment diplômée, spécialisée en Machine Learning, Deep Learning et analyse de données, avec une expérience pratique en Python, Pandas, NumPy et Scikit-learn. Expérience dans la conception, l’entraînement et l’évaluation de modèles d’IA, ainsi que dans des projets en NLP et Computer Vision. Habituée à travailler sur des projets de bout en bout, de la préparation des données à l’évaluation et à l’intégration de solutions IA.

Expérience Professionnelle

Stagiaire PFE en IA — Farasha Systems, Rabat, Maroc · Février – Juillet 2026

Projet de Fin d’Études : « Simulation et Développement d’un Drone Autonome avec Navigation Intelligente et Suivi de Cibles par Vision par Ordinateur »

  • Mise en place d’un environnement de simulation haute-fidélité : PX4 SITL, Gazebo Harmonic, ROS 2 Jazzy et QGroundControl.
  • Conception d’une architecture logicielle modulaire multi-nœuds (bridge Gazebo-ROS 2, machine à états décision/action, contrôleur de gimbal).
  • Intégration de YOLOv8n avec une caméra stéréoscopique OAK-D pour la détection et le suivi de personnes en temps réel ; projection géométrique pixel → coordonnées réelles.
  • Développement d’une logique de suivi dynamique (gestion ENU/NED, altitude adaptative, contrôle de yaw et navigation Offboard sous PX4).
  • Validation sur scénarios complexes incluant cible mobile et occlusion partielle (obstacle ambulance) ; évaluation de la robustesse du système.

Stagiaire en Intelligence Artificielle — iSoft Network · Juillet – Août 2024

  • Développement d’une application Python de classification d’images (fruits/légumes) avec ResNet101 et interface Kivy (prédiction en temps réel).
  • Prétraitement et analyse d’images via OpenCV ; mise en place des bonnes pratiques de traçabilité des modèles.

Formation

  • 2024 – 2026 : Master d’Excellence en Intelligence Artificielle et Objets Connectés — Université Ibn Tofaïl (diplômée juillet 2026)
  • 2023 – 2024 : Licence d’Excellence en Intelligence Artificielle et Ingénierie des Données — Université Ibn Tofaïl
  • 2021 – 2023 : DEUG en Sciences Physiques — Université Ibn Tofaïl
  • 2020 – 2021 : Baccalauréat en Sciences Physiques

Compétences Techniques

  • Analyse de données & Machine Learning : Pandas, NumPy, Scikit-learn, feature engineering, Matplotlib, Seaborn
  • Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, CNN, RNN, Transformers, OSNet, SambaMOTR (re-ID) ; entraînement, fine-tuning et évaluation de modèles
  • LLMs & NLP / GenAI : LLMs, Transformers, RAG, fine-tuning, prompt engineering, Ollama
  • Langages & Outils : Python, SQL, C++, MySQL, PHP, WordPress, n8n, Docker, Git
  • Vision par Ordinateur : YOLOv8, OpenCV, MediaPipe, détection/suivi d’objets, projection géométrique, traitement d’images
  • Systèmes autonomes : PX4 SITL, Gazebo Harmonic, ROS 2, QGroundControl, architecture multi-nœuds, contrôle Offboard, navigation autonome Projets Sélectionnés
  • Ré-identification de personnes (ReID) : Approche hybride combinant SambaMOTR (tracking Transformer end-to-end) et OSNet (features multi-échelles) pour réduire les pertes d’identité après occlusion ; amélioration de l’IDF1 (+0.84) et de l’AssA (+0.63) sans dégrader la détection (MOTA stable).
  • VoxMea – Traduction LSF en temps réel : Conception d’un dataset propriétaire (4 594 échantillons) et d’un modèle MicroTransformer (88K paramètres) pour la reconnaissance de la langue des signes française ; 96,23% de précision, inférence en temps réel sur mobile.
  • Reconnaissance d’iris (biométrie) : Pipeline complet segmentation → normalisation → classification (ResNet50) sur 250 individus, CASIA-Iris Dataset.
  • Voiture autonome sous ROS 2 : Perception multi-capteurs (caméra, LiDAR), évitement d’obstacles en temps réel.
  • Détection et comptage d’objets : Système de vision pour le suivi multi-objets (personnes, véhicules) en vidéo.
  • Visage humanoïde virtuel interactif : Agent IA conversationnel avec reconnaissance vocale et synthèse de la parole.
  • Chatbot NLP : Conception et déploiement d’un chatbot conversationnel avec gestion du contexte.

Langues

Arabe (natif) | Français (courant) | Anglais (courant)

CV anonymisé présenté par NextData · Confidentiel · contact@nextdata.ma ND-CV-8D577C61

Pour être mis en relation avec ce profil, indiquez la référence ND-CV-8D577C61 : contact@nextdata.ma

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