DISPONIBLE EN CDI · OCTOBRE 2026

AI Engineer spécialisée en GenAI, MLOps et Data Engineering — je construis l'IA qui sert.

Machine Learning Engineer spécialisée en GenAI, MLOps et Data Engineering. Actuellement chez TotalEnergies, je construis des pipelines RAG et OCR qui servent des équipes métier réelles. Co-autrice d'un papier IEEE en détection d'arythmie. À la recherche d'un premier CDI en IA dès octobre 2026.

Île-de-France · Mobile partout en France @MERYX-bh meriem-baha
70%
Temps de traitement réduit
Pipelines ETL @ TotalEnergies
92%
Précision d'extraction OCR
Tesseract + PaddleOCR
120M+
Logs analysés
Détection d'anomalies @ Ooredoo
1
Papier IEEE publié
Détection d'arythmie ECG
01 · Parcours

Expérience professionnelle

EN COURS

AI Engineer (Alternance)

TotalEnergies· Courbevoie, France
Juin 2025 — En cours
  • Développement de pipelines ETL Python scalables pour traiter 50 000+ documents techniques (PDF, scans), réduisant le temps de traitement de ~70%
  • Conception d'un pipeline OCR end-to-end (Tesseract, PaddleOCR) atteignant 92%+ de précision d'extraction
  • Mise en production d'une architecture RAG (LLaMA/Mistral, embeddings vectoriels) réduisant le temps de recherche documentaire d'~60%
  • Implémentation d'un moteur de recherche vectorielle avec FAISS et indexation ANN (HNSW/IVF)
  • Industrialisation des pipelines ML via Docker, CI/CD et monitoring pour scalabilité et reproductibilité
PythonFastAPIDockerLangChainLLaMAMistralRAGFAISSDataikuMLOps

R&D Data Scientist — AI & IoT (Stage)

Cerist· Alger, Algérie
Janv. 2024 — Juil. 2024
  • Conception d'un système de monitoring santé IoT (Raspberry Pi + capteurs biomédicaux) avec streaming temps réel
  • Entraînement de modèles CNN-LSTM (PyTorch) pour la détection d'arythmies et de chutes sur séries temporelles multivariées
  • Plateforme temps réel sur Azure (IoT Hub, Event Hub) avec architecture événementielle à faible latence
  • Fine-tuning de LLMs pour l'interprétation des signaux physiologiques et la génération automatique de rapports cliniques
  • Co-autrice d'un article de recherche IEEE sur la détection d'arythmie ECG par deep learning
PythonPyTorchFastAPIMongoDBStreamlitRaspberry PiAzureLLM

Data Scientist — Reporting & Prévision (Stage)

Ooredoo· Alger, Algérie
Juin 2023 — Oct. 2023
  • Analyse de 120M+ logs d'appels télécom sur 6 ans pour la détection d'anomalies
  • Automatisation de pipelines SQL pour le reporting KPI, réduisant drastiquement le temps de production
  • Modèles de prévision LSTM atteignant 4,2% de MAE, surpassant ARIMA
  • Amélioration des performances de 18% via optimisation des hyperparamètres
  • Dashboards Streamlit temps réel utilisés par 3 équipes métiers
PythonSQLTensorFlowStreamlitTime Series

Formatrice indépendante — IA, Data Science & Programmation

Superprof· Remote
Juil. 2023 — En cours
  • Conception et animation de formations personnalisées en Python, Machine Learning, Deep Learning et Data Science pour étudiants de niveaux variés (initiation jusqu'à préparation aux masters spécialisés en IA)
  • Vulgarisation de concepts techniques avancés (modèles ML, réseaux de neurones, NLP, manipulation de données) en pédagogie progressive adaptée à chaque profil
  • Gestion intégrale de l'activité freelance : prospection, contractualisation, planification des séances et suivi de satisfaction des élèves
  • Développement d'une vraie capacité à transmettre, expliquer simplement des sujets complexes et m'adapter à des publics très différents — une compétence précieuse en entreprise pour collaborer avec des équipes non-tech
PythonSQLPandasNumPyScikit-learnMachine LearningDeep LearningPédagogie
02 · Stack

Compétences & Technologies

Machine Learning

PythonPandasNumPyScikit-learnPyTorchTensorFlowXGBoostMatplotlibSeaborn

NLP / GenAI

Hugging FaceLangChainLangGraphLlamaIndexLlama 3MistralOpenAI APIAnthropic APISentence-TransformersspaCy

MLOps

MLflowWeights & BiasesFastAPIStreamlitGradioDataikuAirflow

DevOps & Cloud

LinuxShell (Bash/Zsh)DockerGitGitHub ActionsAWSAzureTerraform

Bases de données

PostgreSQLMySQLMongoDBSQLFAISSQdrantPineconeChromaDB

Compétences transversales

AgileGestion du tempsTravail d'équipeRésolution de problèmesPrototypageDocumentationCommunicationPédagogieBilingue FR/EN
04 · Cursus

Formation

Master Machine Learning & Data Science

Université Paris Cité· Paris, France
2024 — 2026

Machine Learning, Deep Learning, NLP, systèmes distribués, cloud computing

Master Statistiques & Analyse de Données

École nationale supérieure d'informatique (ESI)· Alger, Algérie
2019 — 2024

École classée n°1 en informatique en Algérie · Top 5% national après prépa intensive

05 · L'humain derrière le code

Pourquoi je fais ça

Quand j'étais en stage chez Cerist, j'ai vu de près ce que c'est qu'un système de santé sous tension : médecins épuisés, diagnostics retardés, équipements qui manquent. C'est là que j'ai compris que l'IA, ce n'était pas juste un sujet de hype c'était un levier concret pour réduire la charge sur des gens qui sauvent des vies.

Mon premier vrai projet, c'était la détection d'arythmies cardiaques par deep learning. Quand j'ai vu le modèle attraper une anomalie qu'un œil humain pouvait rater, ça a été un déclic. On a poussé le travail jusqu'à une publication IEEE. C'est ce moment-là qui a transformé ma curiosité en obsession.

Aujourd'hui chez TotalEnergies à Courbevoie, je travaille sur des systèmes RAG et OCR à l'échelle de l'entreprise. L'énergie et la santé sont les deux domaines où je sens que mon travail a un vrai poidsmais je reste ouverte à tout secteur où l'IA peut résoudre des problèmes qui comptent vraiment.

“Je ne veux pas construire des modèles qui impressionnent sur un benchmark. Je veux construire des modèles que des gens utilisent vraiment, tous les jours, pour faire mieux leur métier.”

07 · Contact

Échangeons sur votre prochain projet IA.

Je recherche activement un premier CDI en ML / AI Engineeringà partir d'octobre 2026, partout en France. Si vous construisez des produits IA qui passent en production et qui ont un vrai impact, parlons-en.