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Ingénieur Data Scientist

Rabat, Maroc |[téléphone] |[e-mail]

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Profil

Jeune diplômé ingénieur doté d’une forte capacité d’analyse et de synthèse. Passionné par la transformation de données complexes en indicateurs décisionnels clairs. Maîtrisant la chaîne de valeur de la donnée, de l’extraction (SQL) à la visualisation (Power BI, Excel) et à la modélisation prédictive (Python, R), je souhaite accompagner Islahate dans l’optimisation de ses processus analytiques.

Compétences Techniques

• Business Intelligence & Viz : Power BI (Dashboards interactifs), Excel.
• Langages & Analyse : SQL (Requêtes complexes), Python (Pandas, NumPy for Data Analysis), R.
• Data Science & ML : Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/Keras, Séries temporelles.
• Géospatial : Google Earth Engine (GEE), QGIS, ArcGIS (Analyse spatiale).
• Base de données : PostgreSQL, PostGIS, Gestion de données structurées/non-structurées.

Expériences Professionnelles

Data Analyst & Scientist (Stage de fin d’études) · Février 2025 – Juillet 2025

Al Moutmir-UM6P (Hybride)

• Gestion et Analyse de Données : Pilotage d’un projet d’analyse de données agricoles massives.

Collecte, nettoyage et structuration de bases de données spatio-temporelles pour l’aide à la décision.

• Traitement de données (ETL) : Automatisation des flux d’extraction de données (Pipelines Py- thon/GEE), assurant la qualité et la fiabilité des datasets utilisés.
• Modélisation Reporting : Développement de modèles prédictifs (Random Forest, XGBoost) et vi- sualisation des résultats pour l’interprétabilité (SHAP) destinée aux experts métiers.

Stagiaire Data Scientist - Digital Factory · Juillet 2024 – Août 2024

Groupe Crédit Agricole du Maroc (GCAM), Rabat

• Analyse de Risque Bancaire : Exploitation des données transactionnelles via python pour la détection de fraudes (Analyse comportementale et statistique).
• Optimisation des Données : Utilisation de techniques avancées (GANs) pour enrichir les jeux de données déséquilibrés et améliorer la précision des analyses.
• Reporting : Présentation des indicateurs de performance des modèles.

Projets Académiques Clés

• Analyse Statistique des Précipitations ([âge]) : Traitement de grandes séries temporelles (CHIRPS), analyse de tendances et cartographie des variabilités (Python, GeoPandas).
• Classification Computer Vision : Entraînement de modèles CNN (TensorFlow) atteignant 98% de précision sur des données agricoles (Maladies plantes).
• Prédiction de Sécheresse : Analyse exploratoire et modélisation prédictive sur données satellitaires (DeepSat).

Diplômes et Formations

Diplôme d’Ingénieur d’état en Agronomie - Option Data Science · 2020 – 2025

Institut Agronomique et Vétérinaire Hassan II, Rabat

Baccalauréat Sciences Physiques - Option Français · 2020

Lycée Moulay Youssef, Rabat

Langues et Soft Skills

• Langues : Français (Courant), Anglais (Technique/Professionnel), Arabe (Maternelle).
• Soft Skills : Esprit analytique, Communication des résultats, Rigueur, Travail d’équipe, Curiosité.