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Data Scientist
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Expérience
inwi | Data Scientist · Sept 2024 – Présent
+ Casablanca, Maroc
- Développement et déploiement d’une application GenAI multi-agents dédiée à l’automatisation de la classification et de la priorisation des tickets, permettant de réduire de plus de 90 % le temps de traitement manuel.
- Collaboration dans le développement d’un assistant basé sur des LLM, entièrement déployé on-premise.
- Conception et mise en œuvre d’un pipeline d’évaluation LLM-as-a-judge pour benchmarker les performances d’un système RAG.
- Contribution au développement d’un pipeline automatisé de feature engineering, dédié à la génération, la transfor- mation et la gestion des features, afin d’alimenter efficacement les modèles de machine learning et les workflows analytiques.
- Conception et déploiement de modèles de machine learning dédiés à la prédiction du churn client sur plusieurs produits, fournissant des insights exploitables pour affiner la segmentation et optimiser les stratégies de rétention.
- Conception de tableaux de bord BI interactifs permettant de visualiser les métriques du parcours client et les comportements géospatiaux, afin d’éclairer la prise de décision des parties prenantes métier.
- Développement d’une plateforme centralisée pour consolider les tableaux de bord et rapports des projets d’analyse géospatiale.
- Outils & Technologies : Langages de programmation (Python, Scala, SQL), Big Data (Hadoop, Pyspark, Airflow, Impala), BI (Oracle Analytics Server, Dash), DevOps (Docker, Kubernetes, Gitlab), AWS (Amazon Bedrock, S3, Amazon App Runner, Lambda) inwi | Stagiaire Data Science · Fév 2024 – Août 2024 + Casablanca, Maroc
- Mise en œuvre de techniques de clustering pour segmenter les clients ADSL selon leurs usages et préférences, afin de permettre des actions marketing ciblées et hautement personnalisées.
- Développement d’un outil de monitoring par cluster générant des tableaux de bord par segment pour suivre les KPIs et analyser les comportements clients entre segments.
- Outils & Technologies : Pyspark, SQL, Google Earth Engine API, Nominatim API, Flask, Streamlit, Git AI Movement - UM6P | Assistant de Recherche · Juin 2023 – Août 2023 + Rabat, Maroc
- Conception d’un modèle hybride de deep learning pour la détection précoce du cancer du sein en intégrant des données cliniques et d’imagerie multi-modales.
- Obtention d’un score F1 de 65 % pour un modèle de détection du cancer du sein, attestant de performances prédictives robustes et contribuant à l’amélioration du diagnostic précoce.
- Co-auteure d’un article de recherche synthétisant les résultats du projet.
- Titre de l’article : HybridMammoNet: A Hybrid CNN-ViT Architecture for Multi-view Mammography Image Classification
- Outils & Technologies : Architecture Transformers, CNN, Deep Learning, Pytorch, OpenCV
Formation
INPT · 2021 – 2024
Diplôme d’Ingénieur en Data Science · Rabat, Maroc
- Cours : Algorithmique, Programmation, Statistiques, Cloud Computing, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, NoSQL, Gestion de Projet CPGE Mohammed VI · 2019 – 2021 Mathématiques & Physique · Kénitra, Maroc 2 ans de classes préparatoires en Mathématiques & Physique
Compétences & Langues
Programmation · Python, SQL, R, Scala, JAVA, Pytorch, Tensorflow
Outils · Git, Docker, Kubernetes, vLLM, LiteLLM, AWS, Postman
Compétences · Machine Learning, Deep Learning, Analyse de Données, Big Data (Hadoop, Spark), NoSQL
(MongoDB, HBase)
Langues · Arabe (Langue maternelle), Français (Courant), Anglais (TOEIC B2)
