Casablanca Metropolitan Area
Je suis Zakaria El Asraoui, ingénieur passionné par l'apprentissage et l'innovation, avec une expertise en data engineering et en Cloud Computing. Au cours de mes études et de ma carrière, j'ai acquis une solide formation dans ces domaines et participé à des projets concrets pour appliquer mes connaissances et développer des compétences pratiques. Je suis un apprenant motivé et curieux, toujours prêt à relever de nouveaux défis et à acquérir de nouvelles compétences. Mon esprit créatif et mes capacités de résolution de problèmes me permettent de contribuer efficacement à des projets innovants. En dehors de mes activités professionnelles, j'ai un fort intérêt pour le bénévolat, les associations et les clubs. J'aime m'engager dans des projets communautaires pour aider les personnes dans le besoin. Par ailleurs, je suis passionné par les voyages et la découverte de nouvelles cultures.
- Animateur et organisateur d'événements scientifiques, avec participation à deux reprises au Festival de Science de l'Orientale et à plus de 20 caravanes scientifiques à travers le Maroc (Bouarfa, Nador, Casablanca, etc.). - Conception de maquettes de vulgarisation scientifique et ateliers axés sur la data science, le cloud computing, et le métavers (notamment à l'American Space d'Oujda). - Organisation et gestion d'ateliers et formations pour enfants et adultes dans les domaines de l'informatique et des sciences des données.
- Gestion du contrôle de version avec l'intégration de GitLab, permettant une collaboration fluide et un suivi rigoureux des modifications de code. - Développement d’un tableau de bord interactif pour l’analyse des données individuelles, permettant l’observation des tendances afin de choisir le modèle prédictif adéquat pour estimer l’âge optimal de la retraite. - Création d’un modèle de prédiction basé sur l’arbre de décision, adapté aux besoins spécifiques de la Caisse Marocaine des Retraites (CMR), pour fournir des prévisions fiables sur l’âge de départ à la retraite. Intégration de ce modèle prédictif dans une application interne, améliorant la prise de décision basée sur les données pour la CMR. - Conception et implémentation d’une pipeline CI/CD avec Jenkins pour l'automatisation des builds, des tests unitaires et fonctionnels de l'application. - Analyse continue de la qualité du code via SonarQube, garantissant la conformité aux normes de codage et améliorant la robustesse du code avant le déploiement. - Déploiement automatisé de l'application avec la pipeline CI/CD, assurant des livraisons rapides et fiables.