Data Scientist & Quant Analyst
Plateformes GenAI, modèles de risque IFRS9, détection de fraude ML.
3 ans à mettre des modèles en production dans la banque et l'énergie.
Quand je ne code pas, je suis probablement en train de faire un trek — altitude, sommets, et bivouacs.
Toubqal, 4167m
À propos
Ingénieur Centrale Casablanca, promo 2024. J’ai fait ma césure en tant que project lead sur un sujet de détection de fraude monétique, puis mon PFE sur une plateforme RAG chez EDF.
Actuellement Quant Analyst chez Attijariwafa Bank, je conçois des systèmes multi-agents pour automatiser l’analyse de projets d’investissement, de la donnée brute jusqu’à l'aide à la décision.
Ce qui me plaît : prendre un problème flou, structurer les données, et livrer un modèle qui tourne en prod.
Je bosse sur les modèles PD/LGD/EAD pour les portefeuilles Corporate et PME. Backtesting, calibration, tout le framework IFRS9. À côté, je développe un truc qui m'excite plus : un système multi-agents qui analyse les Business Plans automatiquement.
PFE sur le projet EPR2. 10 000 documents techniques. J'ai monté une plateforme RAG avec un chatbot multimodal — LLM open source + vLLaMA. Tout on-premise. 200 personnes l'utilisent, temps de recherche divisé par 2.5.
Césure d'un an. Refaire le système anti-fraude. Pipeline ML complet : ingestion Kafka, feature engineering, scoring temps réel via FastAPI. 4M clients. -19% chargebacks en 6 mois.
Stage recherche. Simuler des évacuations de foule. U-Net pour extraire les bâtiments depuis des images satellites de Marrakech (IoU 0.81). Agents RL pour simuler les comportements de panique.
Computer Vision · Real-time
Système d'analyse du trafic en temps réel avec YOLOv5. Précision 90%, avertissement sonore < 1s.
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Deep Learning · Ensemble
Algorithmes d'ensemble YOLO (bagging + boosting). 87.5% précision sur Flickr-32.
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CNN · Generative
Autoencoder 11 couches avec connexions résiduelles. Entraîné sur 10k images, déployé sur Streamlit.
Démo live →
Big Data · ML
Analyse de 55M trajets. Feature engineering localisation/temps. Random Forest, RMSE 4.28.
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EDA · Web App
App Fantasy Premier League. 50+ users actifs. Top 2% mondial parmi 8.2M joueurs en 2020.
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Udacity
DeepLearning.AI
Stanford
Michigan
Side project
Co-fondateur
On développe des outils GenAI pour les entreprises. Assistants conversationnels custom, extraction automatique de factures (OCR + LLM), workflows multi-agents. Early stage.
Articles techniques sur le ML, la data et le risque quantitatif.