AZZAOUI Alae
Final year engineering student
ARTIFICIAL INTELLIGENCE & DATA SCIENCE
Skills & Tools
- Python
- React
- javascript
- java
- php
- django
- laravel
- node.js
- tailwind
- c++
- c#
- next.js
- nuxt
- bootstrap
- fastAPI
- flask
- .net
- mysql
- mongoDB
- redis
- redux
- apache
- kafka
- git
- github
- gitlab
- npm
- tensorflow
- pytorch
- pandas
- typescript
- figma
- jira
- notion
- ubuntu
- latex
About Me
Final year AI and Data Engineering student at EMSI Rabat, holding a DTS in Full-Stack Web Development. Passionate about leveraging data for decision-making and solving complex problems. Skilled in data analysis, modeling, and dataset manipulation, with the ability to generate actionable insights. Familiar with machine learning, data preprocessing, and data visualization. Currently seeking a PFE internship in Data / AI.
Work Experience
Jul 2026 - Aug 2026
Data and AI engineering Intern
Redal SA
Developped a smart plateforme
Jul 2025 - Aug 2025
Web Development Intern
Wave Inc. Rabat
Developed the fondation azura showcase website with Nuxt.js and Tailwind
Acquired practical experience in a professional environment, efficiently enhancing teamwork and project
workflow management skills
Dec 2023 - Jul 2024
Web Development Intern
FORTRUST Consulting and Formation Rabat
Developed an email management application with React.js
Developed a File Management Application with React , Laravel and Iniretia
Gained pratical software development experience
Education
2024 - 2027
Engineering Degree In Progress – AI AND DATA
EMSI
2022 - 2024
Specialized Technician Diploma (DTS) in Digital Development -Full StackWeb Development Option
ISTAG El Majd, Rabat
2022
Baccalaureate in Physical Sciences and Chemistry (SPC)
Bac Libre
2021
Baccalaureate in Electrical Technology and Sciences (STE)
Lycée technique Les Orangers , RABAT
Selected Work
Chatbot sur CV
Ce projet est un chatbot intelligent basé sur l’architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), capable de répondre uniquement aux questions liées au contenu d’un CV.
L’utilisateur peut charger son CV (PDF ou DOCX) puis dialoguer avec un assistant qui extrait les informations pertinentes et génère des réponses strictement basées sur ce document.
Toute question hors périmètre est automatiquement refusée.
Système de détection et classification automatique de la Maladie d'Alzheimer via CNN
Ce projet développe un système de détection et classification automatique des stades de la maladie d'Alzheimer à partir d'images IRM cérébrales, en utilisant un modèle CNN basé sur ResNet-50 avec Transfer Learning.
Le système classe automatiquement une IRM en 4 stades :
🟢 NonDementedCerveau / 🟡 VeryMildDementedDémence /🟠 MildDementedDémence / 🔴ModerateDementedDémence
CUSTOMER-CHURN-SYSTEM
ChurnPredict est un système complet de prédiction du départ des clients (Customer Churn) dans le secteur des télécommunications. Il couvre l'ensemble de la chaîne de valeur du Machine Learning : exploration des données, prétraitement, modélisation, évaluation et déploiement via une application web interactive.
Le système compare trois algorithmes d'ensemble (Random Forest, XGBoost, CatBoost), optimise les hyperparamètres par GridSearchCV et expose les prédictions via une API REST Flask consommée par une interface React.js.
redal-smart-platform
Plateforme intelligente de prévision d'incidents, segmentation clients et pilotage décisionnel par zone géographique, développée dans le cadre d'un stage d'été à la Direction Technique de Redal (gestionnaire délégué eau/électricité/assainissement, région Rabat-Salé-Kénitra).