À propos de Anas
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Notions
Expériences
- Société Générale MarocData analyst / IA pour fraude bancaireBANQUE & ASSURANCESmai 2024 - septembre 2025 (1 an et 4 mois)Casablanca, Maroc- Collaborer avec l’équipe pour le développement de solutions digitales avec des fonctionnalités d’Advanced Analytics- Définir les besoins en termes de données et d’architecture pour développer la solution et s’assurer de l’adéquation de la solution avec l’environnement disponible- Concevoir et développer les modèles de machine learning et de data mining nécessaires à la livraison de la solution définie par l’équipe projet- Etudier les données en possession de l’entreprise qui permettront de définir les données qui seront extraites et traitées, en accord avec les exigences de la direction- Récupérer et analyser les données pertinentes liées au processus de production de l’entreprise, à la vente ou encore liées aux données client- Construire des algorithmes permettant d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage- Élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper l’évolution des données et tendances relatives à l’activité de l’entreprise- Modéliser les résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles et exploitables par les managers- Effectuer des recommandations business auprès de la direction générale afin d’améliorer la prise de décision. Ce travail d’interprétation des données pourra également se faire au travers de la création d’un tableau de bord spécifique et/ou logiciel sur mesure analysant les données traitées. La création de métriques d’aide à la décision pourra avoir une influence conséquente sur la stratégie de l’entreprise- Définir des solutions de stockage des données, en lien avec la direction des systèmes d’information- Participer au recrutement d’experts Big Data pour compléter l’équipe qui travaille sur le traitement des données- Faire de la recherche & développement relatif au traitement de grands volumes de données
- Projet FAISA – Optimisation énergétique industrielleDéveloppeur Produit IAENERGIEmars 2024 - juillet 2024 (4 mois)Paris, France– Développement d'une application web d'analyse et d'optimisation énergétique pour le secteur industriel, intégrant la simulation d'actifs et l'aide à la décision.– Implémentation d'un système de conversion d'unités énergétiques (MWh PCS, vapeur) avec menu déroulant dy namique.– Conception d'un module de validation thermodynamique avec retour en temps réel et courbe de charge basée sur des moyennes pondérées. – Optimisation des achats d'actifs énergétiques en prenant en compte les variations horaires sur l'année.– Export multi-format (CSV européen/américain) et robustesse renforcée du traitement des données thermiques.– Standardisation des flux de données entre front-end (JavaScript) et back-end (Python/Flask), validation côté client, et documentation technique complète.– Projet full-stack orienté data science/IA avec enjeux industriels réels et travail en équipe multidisciplinaire.
- ThalesAnalyste ERPDÉFENSE & ARMÉEmai 2023 - septembre 2023 (4 mois)Villebon-sur-Yvette, France- Participation à l’analyse et à la fiabilisation de données ERP dans un environnement industriel.- Contribution à l’extraction, au contrôle et à la structuration de données opérationnelles.- Amélioration de la lisibilité des reportings et du suivi des processus internes.- Collaboration avec les équipes métier afin d’aligner les besoins fonctionnels et les contraintes techniques.- Utilisation de requêtes SQL et d’outils d’analyse de données pour le contrôle de cohérence et le suivi opérationnel.- Participation à des problématiques de qualité de données et d’intégrité des flux ERP
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Formations
- Specialisation en IAStanford2023-Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement- -Algorithmes d’apprentissage avancés -Apprentissage automatique supervisé
- Programme d'intelligence artificielleColumbia Engineering, Data Science Institute2024– Exploration des concepts fondamentaux en intelligence artificielle, apprentissage automatique (ML) et apprentissage profond (DL) via des exercices interactifs low-code/no-code. – Compréhension approfondie des modèles linéaires, des techniques d’optimisation (descente de gradient, méthodes sans gradient), et des fonctions d’activation (ReLU, sigmoid, softmax). – Étude des architectures neuronales modernes : réseaux convolutifs, autoencodeurs, réseaux récurrents (LSTM) et modèles de langage de grande taille (LLM, GPT). – Initiation aux modèles génératifs tels que les GANs et modèles de diffusion, avec applications en génération d’image, complétion de texte, et finance.
Certifications
- Fortinet Certified AssociateIBM2025