Bonjour, je suis Amine
Data Scientist Engineer @ EDF @ Ecole Centrale Casablanca
Passionné par l'intelligence artificielle et l'analyse de données, je développe des solutions innovantes en machine learning et deep learning.
Me ContacterÀ propos
Donnez vie à vos idées
Imaginez un monde où la technologie s'adapte intuitivement à vos besoins. C'est exactement ce que je construis ! De la détection de fraude qui protège vos transactions à l'IA qui simplifie la documentation technique, je transforme des concepts complexes en solutions accessibles qui améliorent notre quotidien. Centralien passionné par l'IA, je crois que la meilleure technologie est celle qui vous fait oublier qu'elle existe - elle fonctionne simplement, naturellement, pour vous.
Innovants
Tech
d'Expérience
Compétences
My Technical LevelDevelopment
All About the CorePython
90%PySpark
75%R
70%C++
40%JavaScript
70%Frameworks
Everyone Needs SupportNumPy
80%pandas
90%matplotlib
70%scikit-learn
85%Spark MLlib
70%Pytorch
85%Deep Graph Library
55%OpenCV
65%Pillow
65%NLTK
60%streamlit
80%seaborn
70%Flask
40%Machine Learning
Theory, theory!Linear and Logistic Regression
95%Decision Trees
95%Ensemble Models
90%Clustering
65%Convolutional Neural Networks
80%Graph Neural Networks
60%Recommender Systems
75%Natural Language Processing
65%Exploratory Data Analysis
90%Multi-modal Learning
70%Time Series
55%Cloud and Engineering
Fly Fast & High!AWS Sagemaker
65%AWS EMR
75%AWS Lambda
70%Big Query
40%Docker
60%Apache Airflow
40%Kafka
40%Databases and Viz
Wow! FactorMySQL
85%AWS Redshift
75%Amazon RDS
70%Tableau
50%Power BI
50%Looker
60%Parcours
Mon Expérience ProfessionnelleDiplôme d'Ingénieur - Science des Données
École Centrale Casablanca (Groupe Centrale-Supélec)• Science des données appliquée aux sciences sociales, Big Data
• Statistiques, Probabilités, Traitement du Signal
• Sociologie, Droit, Finance, Mécanique Quantique, Philosophie des Sciences
• (une année de césure pro)
Classes Préparatoires
Classes Préparatoires, Safi• Classement national : Top 4%
Baccalauréat en Génie Mécanique
Lycée EL Alkhawarizmi SafiData Scientist
EDF, France (Tours)• Outils : RAG, LLM, VLLM
Développement de Plateforme IA chez EDF
Détails du Projet :
Plateforme EPR2
- Création d'une plateforme d'IA pour la documentation nucléaire
- Implémentation de capacités avancées en NLP
- Construction de systèmes d'intégration multimodaux
Implémentation du Chatbot
- Traitement de contenu textuel et visuel
- Analyse de schémas techniques
- Analyse de Tickets Jira
- Intégration avec les systèmes PLM
Technologies
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Large Language Models (LLM)
- Vision Language Models (VLLM)
Data Scientist, Développeur Full Stack
M2M GROUP, Maroc (Casablanca)• Outils : FastAPI, TensorFlow, JEE, Docker, Git, Apache Kafka
Système de Détection de Fraude chez M2M GROUP
Réalisations du Projet :
Ingénierie et Analyse des Données
- Traitement et analyse des données de plus de 4M de clients
- Développement de techniques avancées d'ingénierie des caractéristiques
- Création de systèmes d'analyse de comportements
Implémentation Machine Learning
- Construction de modèles de détection d'anomalies non supervisés
- Obtention d'une précision de 89% dans la détection de fraude
- Réduction des rétrofacturations de 19%
Développement Full Stack
- Développement de services backend avec FastAPI
- Implémentation de modèles TensorFlow
- Création de solutions containerisées avec Docker
- Intégration d'Apache Kafka pour le traitement en temps réel
Ingénieur Recherche en Machine Learning
École Centrale Casablanca• Outils : PyTorch, OpenCV, Gymnasium OpenAI, DQN
Projet de Recherche à l'École Centrale Casablanca
Contributions à la Recherche :
Développement Vision par Ordinateur
- Construction d'une base de données d'images satellites
- Implémentation de la segmentation d'images avec l'architecture U-Net
- Développement d'un pipeline de prétraitement des données
Implémentation Deep Learning
- Création du modèle U-Net pour la segmentation sémantique
- Optimisation des performances et de la précision du modèle
- Intégration des résultats avec l'environnement de simulation
Simulation de Dynamiques de Foule
- Développement de modèles de Deep Q-learning
- Simulation de comportements de foule en situation de panique
- Intégration d'OpenAI Gymnasium pour la création d'environnements
Data Analyst
Eurafric Information, Casablanca• Outils : Sphinx, Dash, scikit-learn (Random Forest)
• Résultats : Score AUC supérieur à 0,8
Analyse de Risque de Crédit chez Eurafric Information
Détails du Projet :
Analyse de Données
- Nettoyage et prétraitement des données de 1,6M+ de clients
- Réalisation d'analyses descriptives complètes
- Identification des facteurs de risque clés
Développement Machine Learning
- Implémentation de modèles Random Forest
- Obtention d'un score AUC supérieur à 0,8
- Optimisation des paramètres du modèle
Développement Web
- Construction d'un dashboard interactif avec Dash
- Création de la documentation API avec Sphinx
- Déploiement du modèle via interface web
Portfolio
Mes projets récents
Système de Navigation pour Malvoyants
Analyse du Trafic en Temps Réel
Développement d'un système d'analyse du trafic en temps réel utilisant YOLOv5, avec une précision de détection de 90% et un système d'avertissement sonore réactif (délai < 1s).
Détection d'Objets à Grande Échelle
Vision par Ordinateur
Développement d'algorithmes pour la création d'ensembles de modèles YOLO par bagging et boosting
Obtention d'une précision moyenne de 87,5% sur le jeu de données Flickr-32 en utilisant un système de détection de logos générique composé de deux modèles YOLO boostés
Stack Technique
Publications de Référence
Détection de logos profonds à grande échelle en ensemble ouvert
Cascade R-CNN: Plonger dans la détection d'objets de haute qualité
Reconnaissance de logos évolutive utilisant des proxies
Colorisation d'Images par Autoencoder
Réseaux de Neurones Convolutifs
Construction d'un réseau de neurones autoencoder à 11 couches utilisant des connexions résiduelles pour la colorisation d'images en noir et blanc
Entraînement du réseau sur 10 000 images de FloydHub et déploiement en ligne via Streamlit
Stack Technique
Prédiction des Tarifs de Taxi à New York
Big Data
Analyse d'un jeu de données de 55 millions d'enregistrements de tarifs de taxi pour déterminer les tendances de prix selon la localisation et le temps
Réalisation d'ingénierie des caractéristiques et analyse approfondie des trajets vers et depuis les aéroports et entre les différents arrondissements de NYC
Prédiction des tarifs de taxi avec un score RMSE de 4,28 en entraînant un modèle Random Forest sur le jeu de données enrichi
Stack Technique
Assistant FPL
Analyse Exploratoire de Données
Développement et déploiement d'une application personnalisable utilisant Pandas et l'analyse exploratoire de données pour suggérer une équipe optimale pour Fantasy Premier League
Plus de 50 utilisateurs actifs mensuels. Classé dans le top 2% mondial parmi 8,2 millions de joueurs en 2020
Stack Technique
Certifications
Cours supplémentaires que j'ai suivis
Certified Cloud Practitioner
Expiry Date: July 17, 2024
LookML Developer
Expiry Date: March 28, 2022
AWS Machine Learning Engineer Nanodegree
Expiry Date: Does not expire
Applied Data Science with Python Specialization
Expiry Date: Does not expire
Machine Learning
Expiry Date: Does not expire