À propos de Abdellah
Je suis Data Analyst, Data Annotator et Web Developer, spécialisé dans le traitement et la valorisation des données. Je participe à des projets d’intelligence artificielle en annotant et étiquetant des volumes importants de données structurées et non structurées, garantissant des jeux de données fiables et de haute qualité pour l’entraînement des modèles.
J’utilise SQL, Python et Excel pour nettoyer, transformer et valider les données, assurant ainsi leur cohérence et leur fiabilité pour les analyses et le reporting. Parallèlement, mes compétences en développement web me permettent de créer des interfaces et des outils simples et efficaces pour faciliter la visualisation et l’accès aux informations.
Rigoureux, autonome et curieux, je collabore avec les équipes produit et techniques pour optimiser les workflows, améliorer les schémas d’annotation et proposer des solutions concrètes, utiles et durables. Mon objectif est de transformer les données brutes en informations exploitables, tout en soutenant la performance des projets IA.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Casablanca (jusqu’à 50 km)
Expériences
- ParadineData AnalystSPORTjanvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)Londres, Royaume-Uni
- Nettoyage, transformation et validation de grands volumes de données à l’aide de SQL, Excel et Python, afin de garantir la qualité et la fiabilité des analyses.
- Conception de tableaux de bord interactifs et de rapports permettant le suivi des KPI produits et opérationnels, utilisés par les équipes internes.
- Collaboration étroite avec les équipes produit et ingénierie pour traduire les besoins métier en exigences data et analyses exploitables.
- Mise en place de pipelines de données automatisés et de scripts ETL afin d’optimiser et fiabiliser les processus de reporting.
- AppenData Annotatorjanvier 2023 - janvier 2024 (1 an)Casablanca, Maroc
- Annotation et structuration de volumes importants de données structurées et non structurées pour des projets de machine learning, en garantissant la qualité des données de référence (ground truth).
- Application rigoureuse des guidelines d’annotation et réalisation de contrôles qualité afin d’améliorer la fiabilité des jeux de données utilisés pour l’entraînement des modèles.
- Analyse des résultats, reporting des observations et proposition d’améliorations des schémas d’annotation pour accroître la cohérence et la productivité.
- CCISSWeb Development Internmars 2022 - juillet 2022 (4 mois)Agadir, Maroc
- Collecte, nettoyage et validation de grands volumes de données pour assurer la qualité et la fiabilité des analyses.
- Création de tableaux de bord interactifs et de rapports pour suivre les KPI opérationnels et produits.
- Collaboration avec les équipes produit et techniques pour traduire les besoins métiers en exigences data et analyses exploitables.
- Participation à l’annotation et à l’étiquetage de données pour des projets d’IA, en respectant des guidelines strictes et des standards de qualité.
- Mise en place de scripts d’automatisation et pipelines de données pour optimiser les workflows de reporting
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