À propos de Fatima-Ezzahra
Ingénieure Logicielle/Data analyste | Fullstack Developer (Laravel • React • .NET)
Spécialisée en ingénierie informatique, j'interviens sur la conception et le développement d'applications web complexes. Mon approche repose sur la création de solutions robustes, scalables et centrées sur l'utilisateur.
Expertise Technique :
Backend : Maîtrise experte de Laravel (PHP) et développement de microservices en C# / .NET.
Frontend : Création de SPAs modernes et réactives avec React.
Data & Architecture : Conception de bases de données PostgreSQL et application stricte des principes SOLID et des Design Patterns .
DevOps & Outils : Maîtrise de Docker pour la conteneurisation , pipeline CI/CD et gestion de projet agile via Jira.
Innovation & IA :
J'intègre des capacités d'Intelligence Artificielle (analyse de données, automatisation) au cœur des architectures logicielles pour répondre aux enjeux technologiques de 2026.
Langues : Français (Maternel), Arabe (Maternel), Anglais (Professionnel), Langue des signes marocaine.
Passionnée par l'innovation, je garantis un code propre, maintenable et une communication transparente tout au long de nos collaborations.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- EnsaINFRASTRUCTURE DE STREAMING VIDÉO (ARCHITECTURE MICROSERVICES)mars 2026 - avril 2026 (1 mois)Plateforme de diffusion scalable inspirée de Netflix. En tant que DevOps, j'ai déployé l'architecture sur 5 VMs(Nginx, Flask, PostgreSQL, MinIO) avec monitoring sous Grafana/Prometheus et configuration réseau avancée(Bridge/Host-only).
- Smart Automation TechnologieStage PFAHIGH TECHjuillet 2025 - septembre 2025 (2 mois)Tanger, MarocProjet : Conception et déploiement d'un Chatbot intelligent (RAG)Développement d'une solution de Chatbot basée sur l'architecture RAG permettant d'interroger des bases de connaissances privées avec une précision maximale.Ingénierie des données : Mise en place d'un pipeline de traitement de documents (PDF, Docx, SQL) : nettoyage, segmentation (chunking) et vectorisation.Vector Database : Utilisation et gestion d'une base de données vectorielle (ex: Pinecone, ChromaDB ou FAISS) pour la recherche de similarité sémantique.LLM Integration : Connexion aux modèles (OpenAI, Mistral ou Llama via LangChain) et optimisation du "Prompt Engineering".Backend & API : Développement de l'interface API (Laravel ou Python) pour une intégration fluide dans les systèmes existants.Résultat : Réduction drastique des hallucinations de l'IA et fourniture de réponses sourcées et fiables basées uniquement sur les données de l'entreprise.
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