Fatima Elmoussaoui

En tant qu'ingénieure spécialisée dans la gestion des données et des connaissances, actuellement en cours de master en gestion à la Louvain School of Management (LSM), je présente un profil distinctif où l'expertise mathématique, technique et l'acuité commerciale convergent. Mon expérience en ingénierie m'a permis d'acquérir une maîtrise pratique de divers outils de gestion des données (et de Data Governanceà, notamment Oracle et SQL Management Server. De plus, j'ai consacré cinq ans au développement Python, explorant des domaines tels que l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique en utilisant des bibliothèques réputées comme Scikit-learn, TensorFlow, Keras, et PyTorch. J'ai également intégré des outils de visualisation tels que Seaborn afin d'optimiser l'analyse et la présentation des données. Avec un fond solide en mathématiques, j'ai intensifié mes compétences statistiques en me familiarisant avec le langage R et le logiciel SPSS. Cette expertise a été complétée par mon travail sur la conception et l'implémentation de data warehouses, ainsi que sur le data reporting à l'aide de PowerBI. Mon arsenal de compétences englobe également la gestion de projets agile SCRUM, où j'ai utilisé des technologies comme GIT pour la gestion de versions, et la modélisation orientée objet de projets à l'aide d'UML, des compétences essentielles pour une exécution efficace des projets. Afin de construire un pont solide entre mes connaissances techniques et le monde des affaires, j'ai entrepris un master en gestion à LSM en Belgique. Cette décision stratégique me permet non seulement d'appréhender les défis informatiques d'une perspective commerciale, mais aussi de développer une vision intégrée et globale des défis auxquels font face les organisations modernes.

Au sein de Viable Ways, de avril à août 2022, j'ai occupé le rôle de  Data Scientist Intern, une position qui m'a permis de mettre en pratique et d'approfondir mes connaissances en science des données et apprentissage profond. Mon projet principal a consisté en le développement d'une solution de Deep Learning pour la prédiction de l'humidité du sol. Cette prédiction s'appuyait non seulement sur les prévisions météorologiques spécifiques à l'exploitation agricole, mais également sur l'analyse des données historiques pertinentes. Cette expérience a exigé une solide maîtrise des techniques de Machine Learning, de Deep learning et une capacité à travailler en synergie avec une équipe aux compétences variées.

Précédemment, en mars et avril 2022, j'ai effectué un stage en gestion de projets chez le même employeur. Dans ce rôle, j'ai assuré une fonction cruciale de liaison entre l'équipe informatique et les experts en agriculture (Product Owner) lors du développement d'un système de prédiction à grande échelle de l'humidité du sol, basé sur l'apprentissage profond. Cette position m'a permis d'aiguiser mes compétences en gestion de projet, en communication interdisciplinaire et en traduction des besoins techniques en solutions opérationnelles.

Enfin, de juin à août 2021, j'ai été stagiaire ingénieur de données chez YOUZIN s.a.r.l. Au cours de ce stage, j'ai réalisé une analyse multidimensionnelle des données dans le but d'optimiser le budget de l'entreprise. Pour cela, j'ai utilisé Microsoft Power BI, un outil puissant pour le traitement et la visualisation des données. Cette expérience a été déterminante dans l'acquisition d'une solide compétence pratique en ingénierie des données et a servi de tremplin à mon parcours en science des données.

En tant qu'ingénieure qualifiée en gestion des données et des connaissances, tout en étudiant pour un Master en gestion à la Louvain School of Management (LSM), je présente un profil distinctif qui marie une expertise technique rigoureuse et une sensibilité commerciale dynamique.