ESSALHI Oussama
Étudiant ingénieur en IA & Data Science
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01 — Profil
Étudiant ingénieur en 5e année à l’EMSI Rabat, spécialisé en IA et Data Science. Expérience de stage en IA multi-agents et intégration LLM, complétée par des projets en machine learning, vision par ordinateur, Big Data et MLOps. À la recherche d’un stage PFE en IA/Data.
02 — Compétences techniques
IA & Machine Learning : Python · PyTorch · Machine Learning · Deep Learning
IA générative & NLP : Generative AI · LLM · RAG · NLP · Multi-agent Systems
Vision par ordinateur : Computer Vision · Attention U-Net · MobileNetV2
Big Data & données : Apache Spark / PySpark · SQL
MLOps & développement : MLflow · DVC · Docker · Git / GitHub · Linux · REST APIs
Également étudiés : Scikit-learn · TensorFlow / Keras · NumPy / Pandas · Hadoop / MapReduce
03 — Expériences professionnelles
REDAL2026
Stagiaire IA / Data1 mois et demi
- HERMES BlueTeam : Conception d’une plateforme IA multi-agents d’analyse BlueTeam/SOC et d’événements structurés.
- Intégration LLM, Docker / Linux, mapping MITRE ATT&CK et démonstration Suricata ; validation fonctionnelle. 9 agents opérationnels ; 17 tests du projet.
TRAGEM — Rabat2025
Stagiaire développeur Full Stack1 mois
- Mini ERP de gestion clients, commandes et livraisons ; chatbot, React, Node.js, API REST et base relationnelle.
Trésorerie Générale du Royaume — Rabat2024
Stagiaire développeur1 mois
- Application de gestion du contentieux : suivi des dossiers, échéances réglementaires et notifications automatiques.
04 — Formation
EMSI, Rabat2024–2027
Cycle d’Ingénieur, Intelligence Artificielle & Data Science · 5e année
Institut NTIC · Technicien spécialisé, Développement Web Full Stack · 2022–2024
Lycée Moulay Ali Chrif · Baccalauréat, Sciences Physiques · 2021–2022
05 — Projets sélectionnés
BrainSeg AI · PyTorch · Attention U-Net · BraTS 2020
Segmentation de tumeurs cérébrales sur BraTS 2020. Dice moyen : 0.8180 (évaluation du projet).
PrimaryTeachingSMA · CrewAI · LangChain · ChromaDB · Claude
Génération d’exercices pédagogiques par agents LLM et RAG. Coût moyen déclaré / exécution : $0.038 (estimation déclarée, variable).
PneumoScan AI · MobileNetV2 · Chest X-Ray Pneumonia
Classification de radiographies pulmonaires. Accuracy de validation, époque 8 : 81.25% (16 images seulement, non généralisable).
Fraud Detection MLOps · Random Forest · MLflow · DVC · Git
Suivi d’expériences et versioning (projet pédagogique). Transactions synthétiques : 5 000.
06 — Langues
Arabe · Français · Anglais