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Ai & Data Science Enthusiast | Full-Stack Developer

Errahma, Casablanca | · [téléphone] | · [e-mail]

👤 Profil Résumé

Passionné par l’Intelligence Artificielle et la Data Science, je suis actuellement étudiant en M1 en Ingénierie des Systèmes Intelligents. Doté de solides compétences en développement

Full-Stack, je combine mes connaissances en informatique et en mathématiques pour concevoir des solutions innovantes et efficaces. Curieux, rigoureux et motivé, je m’intéresse particulièrement à l’analyse de données, au machine Learning et au développement d’applications intelligentes. Je suis constamment à la recherche de nouvelles opportunités pour apprendre, relever des défis et contribuer à des projets à forte valeur ajoutée.

🎓 Formation

• Master 1 er Année – Université Hassan II, Casablanca –2026
• Licence en Informatique – Université Hassan II, Casablanca – 2025
• Certification en Développement Web – EISTA – 2024
• Baccalauréat Sciences Mathématiques Option A –Lycée Mostapha ElMàani– 2022

⚙️ Compétences Techniques

• Front-end : HTML5, CSS3, JavaScript, React, Angular
• Back-end : Node.js (express.js), PHP (Laravel, Notion)
• Base de données : MySQL, SQLite, Oracle (PL/SQL)
• Data Science : Python (Pandas,Nmpy), Matplotlb/Seaborn, Scikit-Learn, Machine Learning
• Ai : RAG Scripts, LLM (Large Language Models), Classification (Supervised Learning)
• Langage de Programmation : C, C++( POO), Java (Notion)
• Outils & Environnements : VS Code, Git/GitHub, Docker, N8N, Linux, VS code, Postman
• Méthodes : Agile, UML, REST APIs, GraphQL

📂 Projets

• PFE : Plateforme de cours en ligne, Application inspirée de Udemy/Coursera avec React & Laravel. Gestion des utilisateurs, vidéos, paiements…
• Freelance : Sites vitrines, Développement de plusieurs sites statiques et dynamiques pour des clients locaux (Angular/Express.js/SQLite).
• Scripts d’automatisation : Scripts Python pour envoi de messages WhatsApp, vérification d’emails et numéros valides.
• Projet académique (Intelligence Artificielle) : Développement de modèles de Machine Learning (classification supervisée) et mise en place d’un pipeline RAG (LLM + Retrieval) pour l’exploitation de données textuelles. Implémentation d’approches NLP, prétraitement des données et évaluation des performances des modèles.

🤝 Compétences personnelles

• Bonne communication et écoute active
• Sens de l’organisation et gestion du temps
• Adaptabilité et apprentissage rapide
• Travail en équipe et autonomie

🌐 Langues

• Arabe : langue maternelle
• Français : courant
• Anglais : intermédiaire

📝 Citation

• Apprendre vite
• livrer propre
• évoluer en équipe