Ingénieure en Intelligence Artificielle | Data Scientist

Intégration d'Anouar Market pour concevoir une architecture Big Data et automatiser le traitement des données de ventes.

• Conception d'une architecture Big Data avec MySQL, ClickHouse et Docker pour l’analyse de plusieurs dizaines de millions de transactions.
• Création d'un pipeline ETL Python pour la synchronisation quotidienne des données MySQL vers ClickHouse.
• Optimisation des requêtes SQL et réalisation de la modélisation analytique avec dénormalisation et pré-calcul des JOINs, réduisant le temps de réponse de 57 s à 0,4 s.
• Développement d'une API REST FastAPI connectée à ClickHouse et intégrée à une interface Next.js pour les données de ventes et de stock.
• Automatisation des processus avec n8n : extraction quotidienne des ventes J-1 depuis ClickHouse, sauvegarde sur Google Drive et envoi automatique d’un rapport aux équipes financières.

Stage de fin d'études à l'ISIMS sur la détection multilingue de contenus extrémistes violents.

• Conception et implémentation d'un pipeline NLP modulaire intégrant ingestion, preprocessing multilingue avancé et vectorisation.
• Nettoyage et harmonisation de corpus textuels multilingues issus de sources publiques ouvertes.
• Réalisation du fine-tuning et de l'optimisation de modèles Transformer (BERT, DistilBERT, RoBERTa) pour la classification multilingue.
• Conduite d'une comparaison rigoureuse entre ML traditionnel et architectures Deep Learning, avec une optimisation systématique des hyperparamètres.

Participation au développement d'un logiciel de gestion automobile.

• Développement de CKSeven, logiciel de gestion pour professionnels de l’automobile (concessions VP/VO).
• Implémentation de modules métier incluant les bons de commande, la facturation, la gestion utilisateurs et les statistiques commerciales.
• Intégration d'interfaces front-end responsives en collaboration étroite avec l’équipe design.

Conduite de travaux sur la prévision de la demande énergétique et la détection des pics de consommation.

• Conception de modèles hybrides LSTM/CNN pour la prévision de séries temporelles énergétiques à haute fréquence.
• Réalisation de la détection automatique des pics de consommation et de l'analyse de patterns complexes sur données réelles.
• Évaluation des performances par les métriques RMSE, MAE, MAPE et optimisation des hyperparamètres par validation croisée temporelle.

Développement d'une solution d'aide au diagnostic médical au sein de la société ISS4U.

• Développement d'une application web IA pour assister les radiologues dans le diagnostic ophtalmologique.
• Implémentation d'un modèle de segmentation automatique d’images rétiniennes avec extraction de ROI.
• Mise en place d'un modèle de classification Deep Learning pour la détection du glaucome sur images DICOM.
• Intégration complète des modèles IA dans une architecture full-stack combinant React.js et Flask.