À propos de Khadija
Bonjour 👋
J’aide les entreprises à concevoir, entraîner et déployer des solutions d’IA et de machine learning, avec une spécialisation en NLP, reconnaissance vocale et IA générative.
Data Scientist & ML Engineer, j’interviens sur des projets end-to-end : collecte et préparation des données, entraînement et fine-tuning de modèles, évaluation, industrialisation et mise en production.
J’ai travaillé sur des problématiques variées, notamment dans des contextes peu documentés et multilingues, ce qui m’a permis de développer une forte autonomie technique et une capacité d’adaptation rapide.
Domaines d’intervention
- NLP & IA générative : classification de textes, RAG, traduction automatique, transcription audio, fine-tuning de modèles Transformer (BERT, NLLB, Wav2Vec2, etc.)
- Machine Learning & Deep Learning : CNN, Transformers, modèles d’attention, classification, régression, séries temporelles
- Data Engineering & pipelines : collecte, annotation, preprocessing et structuration de données
- MLOps & déploiement : MLflow, Docker, AWS, Azure, mise en production et monitoring de modèles
Stack technique
Python · PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · Scikit-Learn · MLflow · Docker · AWS · Azure · PySpark · SQL
Français
Capacité professionnelle complète
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- SiliconeSignal TechnologiesData Scientistaoût 2022 - décembre 2025 (3 ans et 4 mois)Meknes, Morocco
- Fine-tuned Wav2Vec2 models for Moroccan Darija speech-to-text transcription on low-resource audio datasets
- Collected, annotated, and validated custom multilingual datasets for NLP and speech recognition tasks
- Built a proprietary Darija ↔ English parallel corpus (7,300+ sentence pairs) for NLLB-200 translation fine-tuning
- Designed and benchmarked Transformer and CNN-Attention architectures for sequential learning tasks
- Developed an automated sleep stage classification pipeline using physiological signals (heart rate + respiration) on the MESA dataset (~2,000 subjects)
- Built end-to-end data preprocessing and training pipelines for low-resource Arabic dialect NLP applications
- Conducted model evaluation, experimentation, and performance optimization for production-oriented ML workflows
- AEVAWEBNLP Research Internmai 2022 - juillet 2022 (2 mois)Oujda, Morocco
- Developed a French Question-Answering system using CamemBERT and PyTorch
- Implemented NLP preprocessing pipelines including POS tagging, lemmatization, and text normalization
- Built and evaluated Transformer-based NLP models on Wikipedia-based QA tasks
- INRAEData Engineering Internmai 2021 - octobre 2021 (5 mois)Aix-en-Provence, France• • Automated an end-to-end data collection pipeline for flood event monitoring across France, aggregating and structuring heterogeneous data sources
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Formations
- Master – Data Exploration & Business Intelligence (EID²)Galileo Institute, Sorbonne Paris Nord University2021Master – Data Exploration & Business Intelligence (EID²)
- Bachelor of ScienceMoulay Ismail University2019Bachelor of Science