[nom]

Ingénieur de Données

GitHub | LinkedIn | # [e-mail] | H [téléphone]

Profil

Ingénieur, passionné par les systèmes distribués, le machine learning et le Big Data. Particulièrement intéressé par l’intersection du Big Data et de l’IA, je développe mon expertise dans les architectures scalables, les pipelines de données et les systèmes intelligents. Motivé par la résolution de problèmes complexes et la création de solutions à fort impact.

Formation

09/2023 - Présent · Ingénierie des Données à l’École Nationale des Sciences Appliquées d’Al Hoceima

• Apprentissage des architectures Big Data d’entreprise, incluant la conception de bases de données SQL/NoSQL, de data warehouses et de data lakes.
• Maı̂trise des techniques d’intelligence artificielle à travers le machine learning, le deep learning et le traitement automatique du langage naturel.
• Développement de pipelines d’ingestion de données en Java et Python couplé à la création de tableaux de bord pour l’informatique décisionnelle.

09/2021 - 06/2023 · Cycle Préparatoire à l’École Nationale des Sciences Appliquées d’Al Hoceima

Expérience Professionnelle

Gouvernance des données et contrôle d’accès automatisé · 03/2026 - Présent

Orange Maroc, Casablanca

• Conception d’une solution de gouvernance centralisée unifiant le catalogue OpenMetadata et la couche de sécurité Apache Ranger.
• Développement du SyncBridge pour automatiser la propagation des tags et des politiques d’accès.
• Synchronisation des identités et groupes depuis l’annuaire d’entreprise vers le catalogue et la couche d’application des règles.
• Implémentation du contrôle d’accès basé sur les tags et masquage dynamique des colonnes sensibles.

Plateforme de Gestion d’Incidents Cyber et Pilotage SOC · 01/2026 - 04/2026

Mercure, Casabalanca

• Conception d’une plateforme microservices multi-tenant de suivi d’incidents cyber pour les clients d’un SOC
• Intégration en temps réel des alertes de sécurité de Jira via un système de webhooks
• Développement de tableaux de bord mesurant les SLA du SOC
• Implémentation d’un IAM multi-tenant sécurisé avec double authentification
• Traitement asynchrone des invitations et notifications de la plateforme via RabbitMQ

Big Data Pipeline pour les données IoT · 07/2025 - 09/2025

Smart Automation Technologies, Tanger

• Conception et déploiement d’une infrastructure Big Data scalable avec microservices conteneurisés
• Développement d’un pipeline de traitement de données IoT temps réel avec Kafka Streams
• Implémentation d’un système de détection d’anomalies via autoencodeur PyTorch et FastAPI
• Gestion des schémas avec Apache Avro et Confluent Schema Registry
• Persistance des données dans PostgreSQL via Kafka Connect

Gestion des Métadonnées de Code avec OpenMetadata · 07/2025 - 09/2025

Shiftbricks, Al Hoceima

• Exploration d’OpenMetadata pour une gestion centralisée des métadonnées
• Extension des capacités d’OpenMetadata pour représenter du code source sous forme de graphes
• Développement de prototypes pour extraire les métadonnées de code depuis GitHub
• Stockage des métadonnées dans des bases de données orientées graphes pour le suivi de lignée

Système de correction automatique des noms de villes · 07/2024 - 09/2024

CEOS TECHNOLOGY, Casablanca

• Conception et développement d’un système de correction automatique des noms de villes.
• Utilisation de techniques de traitement automatique du langage naturel (NLP) et de fuzzy matching pour améliorer la qualité et la cohérence des données.

Projets

Plateforme IoT Big Data Cloud – Architecture Lakehouse & Microservices (Azure)

• Implémentation d’une architecture Lakehouse d’entreprise sur Azure Data Lake Storage, unifiant les flux batch et streaming pour centraliser les données IoT.
• Modélisation du paradigme Medallion avec le format Delta Lake, structurant les données en couches Bronze, Silver et Gold.
• Conception de pipelines d’ingestion streaming via Azure Event Hubs pour la capture continue et l’écriture à faible latence des messages IoT vers le Lakehouse.
• Développement de microservices Spring Boot pour la gestion des devices (Azure IoT Hub) et l’exposition d’APIs de télémétrie connectées directement à la couche Gold.
• Intégration et exposition de la couche Gold pour alimenter directement les rapports Power BI.

Pipeline Télécom pour Médiation, Tarification et Facturation

• Développement d’un pipeline de données télécom pour la médiation, la tarification et la facturation
• Utilisation d’Apache Kafka, Kafka Streams et Spark pour le traitement des données
• Implémentation d’une validation de schéma en temps réel via Schema Registry
• Mise en place d’une logique de tarification batch et agrégation pour la facturation
• Intégration de Kafka Connect et Apache Pinot pour l’analytique temps réel Système de Gestion d’Entrepôt avec Spring Boot
• Développement d’un système de gestion d’entrepôt avec Spring Boot et React
• Gestion des stocks, mouvements de produits et commandes
• Intégration de Spring AI pour une interaction en langage naturel avec le système CI/CD pour Application Web Full-Stack
• Mise en place d’un pipeline CI/CD complet pour une application Spring Boot et React
• Automatisation de la construction et du déploiement via Jenkins
• Conteneurisation avec Docker et mises à jour automatiques avec Watchtower Architecture MongoDB Shardée
• Conception et implémentation d’une architecture MongoDB shardée pour le traitement de données en temps réel.
• Intégration avec FastAPI, Kafka pour le streaming et Redis pour la mise en cache.

Certifications

Microsoft Certified: Azure Fundamentals · 04/2026 Microsoft

Java SE 17 Certified Professional · 02/2025 Oracle University

Soft Skills & Loisirs

Soft Skills · Autonomie, esprit d’équipe, adaptabilité, résolution de problèmes

Loisirs · Cinéma, musiques de films, guitare et fusion marocaine, jeux de cartes et de société et sport

Compétences Techniques

Langages · Java, Python, Go, SQL, PL/SQL, Bash, JavaScript

Frameworks Web · Spring, FastAPI

Cloud · Azure Databricks, Azure IoT hub, Azure Event Hubs, ADLS, S3

IA Générative · LangChain, LangGraph, Spring AI

SQL/NoSQL · PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB, Redis

ML/DL · PyTorch, scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib

DevOps · Git, Docker, Jenkins, Consul, Nomad, Kubernetes

Big Data · Hadoop, Kafka, Spark, Delta Lake, Iceberg, PowerBI