IA Agentique
Architectures RAG, developpement d agents IA, ADK, Vetex AI, Amazon Bedrock, prompt engineering, LangGraph, LangChain et workflows LLM.
Jeune diplômée ingénieure en mathématiques appliquées, spécialisée en Data Science et IA, avec une expertise en IA générative, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision, statistiques et séries temporelles. Passionnée par la valorisation des données, de leur ingestion à leur transformation en data products, insights exploitables et solutions end-to-end à fort impact métier.
Compétences
Ma stack technique est diverse et couvre plusieurs domaines de la Data et de l’IA : Data Engineering, Machine Learning, Deep Learning, Data Visualization et GenAI. Elle reflète une approche polyvalente, de la donnée brute jusqu’au développement de solutions intelligentes.
Architectures RAG, developpement d agents IA, ADK, Vetex AI, Amazon Bedrock, prompt engineering, LangGraph, LangChain et workflows LLM.
Python, SQL, PySpark, BigQuery, dbt, pipelines ETL/ELT, modelisation de donnees, DuckDB, MySQL, GCP, AWS, Docker et CI/CD.
Apprentissage supervise et non supervise, deep learning, series temporelles, forecasting, feature engineering, Looker, Power BI et Tableau.
Experience selectionnee
Experience professionnelle issue du CV de Kenza Mouharrar, centree sur l IA generative, les produits data, l analytics, la prevision et la livraison de solutions IA appliquees.
Conception et developpement d un agent ADK automatisant la conversion de Business Information Models en BigQuery Data Products, avec reduction de l effort manuel et acceleration de la livraison. Mise en place de pipelines ETL avec BigQuery et dbt pour l analyse de donnees de recharge de vehicules electriques.
Nettoyage et transformation de jeux de donnees logistiques last-mile, creation de tableaux de bord Power BI pour le suivi des KPIs de livraison, et application de modeles de prevision pour optimiser l allocation des partenaires de livraison.
Cycle ingenieur en mathematiques appliquees a CY Tech, semestre d echange international a VUB Brussels University, CPGE MP a Fes et baccalaureat en sciences mathematiques. Langues : arabe natif, francais courant, anglais courant.
Projets selectionnes
Projets academiques et professionnels selectionnes depuis le CV, resumes pour une lecture technique rapide.
Prédiction de la vitesse des véhicules sur les réseaux routiers en intégrant les dépendances spatiales et temporelles à l’aide d’un Temporal Graph Neural Network (TGNN). Développement d’une méthode d’explicabilité appliquée au TGNN, suivie d’une évaluation des performances. Stack : PyTorch, Captum, NetworkX, Pandas, Plotly.
Création d’un agent orchestré avec LangGraph simulant le traitement omnicanal des demandes clients : enrichissement CRM, pipeline RAG hybride, création de tickets, escalade, priorisation et visualisation avec Streamlit.
Construction d’un pipeline analytique distribué avec Apache Spark et PySpark sur de grands jeux de données d’accidents routiers en France, incluant le feature engineering et le profilage des facteurs de risque.
Travaux sur la détection d’anomalies avec des Autoencoders, la génération de données synthétiques avec des Variational Autoencoders (VAE) et la modélisation séquentielle avec des LSTM.
Combinaison de signaux textuels et visuels pour détecter les contenus haineux avec PyTorch, Transformers, Sentence-BERT, CLIP et des workflows de Computer Vision.
Contact
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Utilisez l email pour des opportunites pertinentes en Data, IA et engineering.
Email KenzaLa page met en avant les signaux professionnels approuves depuis le CV. Le numero de telephone et les liens sociaux ne sont pas publies ici.