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À PROPOS DE MOI
Data Scientist et Data Engineer spécialisé en Machine Learning, Deep Learning, NLP et Ingénierie des Données.
EXPÉRIENCE
Agent Recenseur / Collecteur de Données
01 septembre 2024 – 30 septembre 2024
Haut-Commissariat au Plan
- Participation au Recensement Général de la Population et de l’Habitat 2024 du Maroc Maroc
- Collecte et vérification des données démographiques auprès des ménages dans les zones assignées
FORMATION
Université Mohammed Premier
Master en Sciences, Data Science et Systèmes Intelligents
Université Mohammed Premier
Licence en Sciences, Mathématiques et Informatique
Lycée Mohammed VI
Baccalauréat en Sciences Physiques et Chimiques
COMPÉTENCES TECHNIQUES
Langages de programmation : Python, Java, C/C++, JavaScript
Nador, Maroc
2022 – 2024
Nador, Maroc
2018 – 2022
Ben Taieb, Maroc
2017 – 2018
Data Science & Machine Learning : Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, TensorFlow, Keras, PyTorch
Deep Learning & NLP : CNN, Transformers, NLTK, Hugging Face
Data Engineering : ETL, Apache Airflow, AWS S3, PostgreSQL, Docker
Développement Web : HTML/CSS, React, Node.js, Express.js
Bases de données : MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB
Outils & DevOps : Git, Docker, Linux
Langues : Tamazight, Arabe, Français, Anglais, Allemand
CERTIfiCATIONS
Data Engineering Professional Certificate
- DeepLearning.AI – Coursera
Fundamentals of TinyML
Machine Learning Specialization
- DeepLearning.AI – Coursera
Python for Data Science, AI & Development
AWS Cloud Technical Essentials
- Amazon Web Services – Coursera
Natural Language Processing Specialization
- DeepLearning.AI – Coursera
2024 – En cours
Sep, 2025
Mars, 2026
Aug, 2025
Juil, 2025
Mai, 2024
PROJETS
End-to-End Weather ETL Pipeline with Airflow & PostgreSQL | Python, Airflow, Docker
- Conception d’un pipeline ETL Airflow horaire ingérant les données d’OpenWeatherMap pour 6 villes marocaines vers PostgreSQL.
- Conteneurisation de l’ensemble de la stack – Airflow et PostgreSQL – avec Docker Compose.
Face Mask Classification using CNN | Python, TensorFlow, CNN, OpenCV
- Développement d’un modèle de deep learning basé sur un réseau de neurones convolutif pour classifier les images selon la présence ou l’absence de masque facial.
- Prétraitement des images, entraînement du modèle, évaluation des performances et optimisation afin d’améliorer la précision de classification.
Système de Détection d’Intrusion basé sur des Modèles de Machine Learning
- Développement d’un système de détection d’intrusion utilisant des modèles de machine learning pour identifier et prévenir les accès non autorisés.
- Entraînement de plusieurs modèles de machine learning, notamment K-Nearest Neighbors (KNN) et AutoEncoder, pour classifier les activités normales et malveillantes.
- Intégration des modèles entraînés dans un cadre de détection en temps réel, fournissant des alertes immédiates en cas de violations de sécurité potentielles.
Système de Gestion de Laboratoire
- Développement d’un système complet de gestion de laboratoire avec Spring Boot pour rationaliser les opérations et améliorer l’efficacité.
- Renforcement du système avec authentification des utilisateurs et contrôle d’accès basé sur les rôles pour une gestion sécurisée des données.
Classification de SMS Spam avec le Machine Learning
- Développement d’un modèle de machine learning pour classifier les SMS comme spam ou légitimes.
- Utilisation de techniques telles que TF-IDF pour l’extraction de caractéristiques et d’algorithmes incluant Naive Bayes et Support Vector Machines (SVM).
- Création d’une interface conviviale pour la détection de spam en temps réel.
Application Web pour la Gestion des Projets de Fin d’Études
- Développement d’une application web avec React, Express et MySQL pour gérer efficacement les projets de fin d’études.
- Conception d’une interface utilisateur intuitive afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de simplifier les tâches administratives.
