Ingénieur d'études électriques

A intégré le bureau d'études tertiaire d'une filiale de VINCI Énergies pour développer une solution complète d'automatisation des études électriques en support du projet de l'Hôpital Ibn Sina à Rabat.

• A conçu et développé trois outils Python (P2B, B2CI, NoteCAD) couvrant la chaîne complète d'extraction AutoCAD vers bilan de puissance, CANECO BT et schémas multifilaires.
• A généré automatisé les notes de calcul, schémas unifilaires et multifilaires via des scripts AutoLISP et Python interfacés avec AutoCAD.
• A dimensionné les installations électriques sous CANECO BT selon la norme NFC 15-100 pour un projet hospitalier de grande envergure.
• A élaboré des plans de délestage par priorité de charge pour optimiser la gestion de la puissance disponible.
• A automatisé les tâches répétitives d'étude, générant un gain de temps de 70% et réduisant les erreurs de saisie.

A rejoint l'équipe d'exploitation de la centrale électrique de SNIM Nouadhibou pour optimiser le système de régulation de fréquence et améliorer la stabilité du réseau.

• A analysé les bilans de puissance et formulé des recommandations pour améliorer le facteur de charge.
• A prévenu le déclenchement de la centrale en atténuant l'impact des perturbations de fréquence.
• A réduit le bruit et la consommation du groupe électrogène.
• A contribué à une amélioration estimée à environ 15% de la stabilité réseau.

A participé au projet Innov'AM visant la conception d'un véhicule autonome à guidage automatique pour environnement industriel.

• A modélisé la mécanique du système sous CATIA V5.
• A réalisé la simulation numérique de performance et de résistance mécanique sous ANSYS et MATLAB.
• A conçu le schéma électrique du système sous AutoCAD.
• A remporté 2 prix Innov'AM pour ce projet.

A contribué à l'amélioration du système de sécurisation des portes de rame au sein de l'équipe maintenance d'ONCF.

• A diagnostiqué et analysé le système de sécurisation des portes de rame en appliquant la méthodologie DMAIC.
• A proposé des mesures correctives conduisant à une réduction estimée du risque d'incident d'environ 30%.