AI & Data Science Engineer

Intégration de l'un des plus grands producteurs de phosphate d'Afrique pour concevoir un système de maintenance prédictive de bout en bout appliqué aux équipements industriels.

• Évaluation et comparaison des performances de modèles LSTM, Isolation Forest et XGBoost pour la détection d'anomalies.
• Développement d'un assistant de diagnostic basé sur la technologie RAG pour interroger l'historique des pannes.
• Conception d'un agent ReAct orchestrant des modules de Machine Learning, une base de données RAG et l'historique de maintenance.

Participation au projet Smart Drilling & Blasting au sein de l'entreprise JESA.

• Conception d'une architecture Data Vault 2.0 à 4 couches intégrant plus de 60 sources hétérogènes représentant un volume de 75 à 235 Go par jour.
• Développement de modèles de prédiction de fragmentation des roches basés sur les algorithmes CatBoost, LightGBM et XGBoost.
• Atteinte de scores R² de 0,85, 0,94 et 0,79, générant une amélioration de 3 à 20 % par rapport aux modèles de référence.

Contribution aux activités d'automatisation et d'ingénierie des données sur le site d'Aptiv à Meknès.

• Développement d'une application de bureau en Python et Tkinter pour automatiser la saisie des données de câblage.
• Intégration de fichiers Excel via la bibliothèque openpyxl avec Power BI pour permettre une visualisation en temps réel.