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Achraf Abderrazik
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Disponible pour de nouveaux projets
  • Ingénieur IA / ML
  • Automatisation IA
  • Backend & systèmes intelligents
Portrait d’Achraf Abderrazik

Je construis des systèmes intelligents du modèle à la production.

IA/ML, automatisation et ingénierie backend pour les produits et les entreprises qui ont besoin de plus qu’un énième prototype.

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Stack principale
  • Python
  • LLMs
  • NLP
  • FastAPI
  • React
  • Docker
  • PostgreSQL

Résultats documentés

Chaque chiffre renvoie à l’étude de cas correspondante.

01Sélection de projets

Des systèmes, de bout en bout.

D’un pipeline LLM en production à des modèles NLP distillés et des API d’inférence répliquées. Chaque projet est présenté pour ce qu’il est : un stage ou un projet académique.

  1. 01Projet réel · Stage

    Safe Invest AI Lead Automation

    Pipeline LLM multilingue de leads

    Les messages que les prospects envoient sur WhatsApp, Instagram ou Messenger, en français, en anglais ou en darija, deviennent automatiquement des leads CRM structurés.

    1. Messages
    2. Temporisation
    3. Claude
    4. PostgreSQL
    5. Lead CRM
    Moins d’appels LLM
    ≈4×
    Temporisation des rafales
    Scénarios de bout en bout
    13/14
    Validés
  2. 02Académique · Équipe de 4

    AMAN

    Détection de discours toxiques en darija marocain

    Un système NLP multi-label qui détecte les discours toxiques en darija marocain, avec un grand modèle enseignant distillé en un élève compact et plus rapide.

    1. XLM-R
    2. Enseignant darija
    3. Distillation
    4. DistilBERT
    5. Inférence
    Modèle plus léger
    4,2×
    Élève vs enseignant
    Modèle plus rapide
    4×
    Élève vs enseignant
  3. 03Académique · Équipe de 4

    TrendRadar

    Détection précoce de tendances virales

    Un système de machine learning qui prédit quels mots-clés deviendront viraux, dès leurs toutes premières minutes d’activité.

    1. Activité précoce
    2. Variables
    3. XGBoost
    4. Prédiction
    5. Apprentissage en ligne
    Signal précoce
    15 min
    Fenêtre d’entrée
    Horizon de prédiction
    12 h
    Viralité prédite
  4. 04Stage · ONDA

    AeroManager

    Plateforme web institutionnelle

    Vols, hôtels, transports, emploi et appels d’offres, réunis dans une seule plateforme pour l’Office National Des Aéroports.

    1. SPA React
    2. API Flask
    3. JWT · RBAC
    4. SQLAlchemy
    5. MySQL
    Interfaces
    11
    Seul développeur
    Aéroports couverts
    25
  5. 05Académique · Équipe de 5

    Service de Model Serving distribué

    API d’inférence répliquée

    Une API d’inférence scalable : un service de modèle FastAPI répliqué derrière une passerelle Nginx, avec un registre de modèles versionné.

    1. Client
    2. Nginx
    3. FastAPI ×2
    4. Registre de modèles
    Réponses valides
    100 %
    100 requêtes · concurrence 20
    Répliques FastAPI
    2
    Derrière une passerelle

Autres projets

Projets full-stack et académiques, issus de mon GitHub.

Tous les dépôts
  • Projet académique

    Car Rental Management System (dépôt GitHub, s’ouvre dans un nouvel onglet)

    Une solution .NET en couches : une application web ASP.NET Core MVC pour les clients et une application de bureau Windows Forms pour l’administration, sur une couche de données Entity Framework Core.

    • Authentification & profils clients
    • Véhicules, réservations & paiements
    • Historique de location & alertes de maintenance
    • Tableau de bord d’administration
    • C#
    • ASP.NET Core MVC
    • Entity Framework Core
    • SQL Server
    • Windows Forms
  • Projet full-stack

    Système de surveillance industrielle (dépôt GitHub, s’ouvre dans un nouvel onglet)

    Surveillance en temps réel de machines industrielles, avec détection d’anomalies par IA, alertes en direct et accès utilisateurs à plusieurs niveaux.

    • Surveillance des machines & capteurs en temps réel
    • Détection d’anomalies par IA
    • Alertes en direct via WebSockets
    • Accès utilisateurs par rôles
    • React
    • Material UI
    • Socket.IO
    • Flask
    • Flask-SocketIO
    • SQLAlchemy
    • JWT
  • Projet académique

    Baby Growth Tracker (dépôt GitHub, s’ouvre dans un nouvel onglet)

    Une application mobile avec un back-end REST pour suivre la croissance d’un bébé, ses étapes de développement, son alimentation, ses vaccins et ses rendez-vous.

    • Application mobile React Native / Expo
    • API REST Laravel
    • Authentification des utilisateurs
    • Suivi de la croissance, des vaccins & des rendez-vous
    • React Native
    • Expo
    • Laravel
    • PHP
    • MySQL

02Services

Du modèle au produit qui l’entoure.

Un modèle n’est utile qu’une fois intégré à un système fiable. Je travaille sur l’ensemble : le modèle, l’API qui l’entoure, les données en dessous, l’automatisation qui l’alimente et l’interface au-dessus.

  • 01

    Systèmes IA / LLM

    Intégrations LLM, extraction structurée, NLP, inférence de modèles et applications intelligentes.

    • Intégration LLM & tool use
    • Extraction structurée
    • NLP multilingue, darija compris
    • Fine-tuning & distillation
    • Évaluation de modèles

    Études de cas associées

  • 02

    Automatisation IA

    Workflows métier, traitement de leads, automatisation des messages, API, n8n et routage intelligent.

    • Traitement de leads
    • Canaux de messagerie & webhooks
    • Workflows n8n
    • Routage intelligent
    • Pipelines idempotents et temporisés

    Études de cas associées

  • 03

    Backend & API

    FastAPI, Flask, API REST, bases de données, authentification et services scalables.

    • FastAPI & Flask
    • Modèles de données PostgreSQL & MySQL
    • JWT & accès par rôles
    • API de model serving
    • Docker & Nginx

    Études de cas associées

  • 04

    Applications web intelligentes

    Interfaces React et TypeScript connectées à de vrais systèmes backend : tableaux de bord, outils internes et fonctionnalités dopées à l’IA.

    • React & TypeScript
    • Tableaux de bord & back-offices
    • Interfaces par rôles
    • Mises à jour en temps réel
    • Interfaces pour modèles ML

    Études de cas associées

03À propos

Le système entier, pas seulement le modèle.

Je suis Achraf Abderrazik, élève ingénieur en dernière année de génie logiciel à l’EMSI, spécialisé en Intelligence Artificielle & Data Science.

Pendant que je termine mon diplôme d’ingénieur, mon activité professionnelle se concentre sur l’ingénierie IA / ML, l’automatisation IA, le backend et les systèmes intelligents.

Lors de mes deux stages, j’étais le seul développeur, de la conception à la mise en production : d’abord AeroManager pour l’ONDA, l’Office National Des Aéroports, puis un pipeline LLM multilingue pour une agence immobilière à Marrakech.

Basé à
Marrakech, Maroc
Formation
École Marocaine des Sciences de l’IngénieurCycle ingénieur en Informatique et Réseaux, spécialité Intelligence Artificielle & Data Science2022–2027 · Dernière année
Langues
Arabe, darija marocain, français, anglais
Ouvert à
Missions freelanceStage de fin d’études (PFE), 2026–2027

Expérience

  1. Juil. – août 2026 · 9 semaines

    Safe Invest Property

    Stagiaire ingénierie IA · Seul développeurMarrakech

    Conception et mise en production d’un pipeline LLM multilingue qui transforme les conversations WhatsApp, Instagram et Messenger en fiches CRM structurées.

    Lire l’étude de cas

  2. Juil. – août 2025 · 1 mois

    ONDA · Office National Des Aéroports

    Stagiaire développement logiciel · Seul développeurMarrakech

    Développement d’AeroManager, une plateforme web institutionnelle couvrant les vols, les hôtels, les transports, l’emploi et les appels d’offres, sur une SPA React et une API REST Flask avec contrôle d’accès par rôles.

    Étude de cas AeroManager

04Stack

Mes outils, couche par couche.

Regroupés selon leur place dans un système, du modèle jusqu’à l’infrastructure. Tout ce qui figure ici apparaît dans mon CV ou mes dépôts publics.

  • 01IA / ML

    • Python
    • PyTorch
    • Hugging Face Transformers
    • scikit-learn
    • XGBoost
    • River
    • Optuna

  • 02LLM / Automatisation

    • Claude API
    • Tool use & sorties structurées
    • Prompt engineering
    • Embeddings
    • n8n
    • Webhooks

  • 03Backend

    • FastAPI
    • Flask
    • Node.js / Express
    • ASP.NET Core
    • Laravel
    • API REST
    • JWT
    • WebSockets

  • 04Frontend

    • React
    • TypeScript
    • JavaScript
    • Angular
    • React Native
    • Streamlit

  • 05Données

    • PostgreSQL
    • MySQL
    • SQL Server
    • SQLite
    • TimescaleDB
    • Supabase
    • pandas
    • NumPy

  • 06Infrastructure

    • Docker
    • Docker Compose
    • Nginx
    • Linux
    • Git / GitHub
    • Hugging Face Spaces
Langages
Python, TypeScript, JavaScript, SQL, Java, C#, C/C++, PHP
Méthodes
UML, Scrum / Agile, Modélisation relationnelle

05Contact

Vous avez un système à construire ?

Dites-moi ce que vous voulez construire, automatiser ou améliorer. Je reviens vers vous avec des prochaines étapes claires.

La suite

  1. 1Je lis votre message et je vous réponds avec des questions ou de premières pistes.
  2. 2Nous faisons le point sur le problème, vos données et vos contraintes lors d’un court appel.
  3. 3Vous recevez un plan clair : périmètre, architecture, calendrier et coût.

Vous préférez me contacter directement ?

achraf.abderrazik@yahoo.fr
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