À propos de Selim
Je conçois, développe et optimise des solutions data de bout en bout, depuis la collecte jusqu’à l’activation métier.
Mon objectif : transformer vos données brutes en leviers de décision mesurables et scalables.
Mes compétences clés :
-> Data Engineering : Python, FastAPI, Airflow, BigQuery, SQL, GCP, Docker
-> Pipelines & Automatisation : ingestion, transformation, feature engineering, scoring en production
-> Data Science & NLP : classification, extraction d’information, modèles Transformers (BERT/DistilBERT/DeBERTa)
-> Pipeline Web scraping & crawling (Selenium, proxies, captcha-solving, vpn)
-> Déploiement & MLOps : conteneurisation, CI/CD, monitoring basique
Ce que je réalise pour vous :
-> Création de pipelines data cloud-ready (batch ou temps réel)
-> Enrichissement auto via APIs, scraping, automatisations
-> Modèles ML spécialisés (NLP, sentiment analysis, scoring custom)
-> Industrialisation et optimisation de vos scripts existants
Stack :
Python / BigQuery / GCP / SQL / Airflow / Docker / FastAPI / Hugging Face / TensorFlow / Pandas / NumPy / Scikit-learn / Selenium / Git / GitHub Actions / REST APIs / CI-CD / Linux / Bash
Pour qui je travaille :
Startups, e-commerce, agences médias, marketing digital & équipes data en croissance.
📩 Disponible pour missions ponctuelles ou temps partiel.
Parlons de vos besoins !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Espagnol
Notions
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Retail4BrandsData ScientistE-COMMERCEmars 2025 - septembre 2025 (6 mois)Paris, France○ Concu et deployée un modèle NLP automatisant la classification de 250 000+ requêtes Amazon quotidiennes, confiant à la machine une tâche auparavant manuelle et chronophage — réduction du temps de traitement de plusieurs jours à moins de 10 minutes et gain de productivité estimé à +95%.○ Modernisé les techniques de web scraping via un allègement du code et une refonte complète de l'infrastructure (GCP, Cloud Run, Compute Engine, Artifact Registry, ProtonVPN, multiprocessing) — passage de 1 capture toutes les 4 secondes à 1 capture parseconde, soit un gain x4 en vitesse.○ Parallélisé et fiabilisé les flux industriels de captation de données, réduisant le temps de livraison quotidien de 2 heures et améliorant le taux de réussite des traitements de 80% à plus de 99% grâce à une architecture asynchrone robuste (SQL, GCP, Amazon Ads API).
- Stock Market Prediction Bourse de CasablancaQuantitative Researchjuin 2024 - septembre 2024 (3 mois)Casablanca, Morocco○ Prédiction d'indices boursiers (MASI 20) avec réseaux LSTM et indicateurs techniques○ Simulation de stratégies de trading et visualisation via notebooks (Pandas, Scikit-learn)
- Agence du Bassin Hydrolique du TensiftDéveloppeur Pythonjuillet 2023 - septembre 2023 (2 mois)Morocco○ Application Python pour automatiser le traitement de donn´ ees pluviom´ etriques – réduction de 100% du temps de traitement ( Tkinter, openpyxl)○ Intégration de flux climatiques en temps réel avec génération automatique de rapports Excel
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Formations
- Diplôme d'ingénieur en Mathématiques appliquéesSup Galilée2025
- Licence en MathématiquesUniversité Sorbonne Paris Nord2023