About Khalil
Ingénieur en machine learning et IoT, avec un M.Sc. en technologies de l’information (ÉTS) et un diplôme d’ingénieur d’État en statistique et économie appliquée (INSEA). Je conçois et déploie des solutions ML et deep learning pour systèmes IoT, mobiles et cloud, en mettant en place des pipelines MLOps complets pour l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles, tout en optimisant performance, mémoire et scalabilité.
Compétences clés :
- Analyse et prédiction de séries temporelles IoT avec architectures optimisées
- Développement de modèles ML/DL : CNN, RNN, LSTM, Transformers
- Pipelines MLOps : CI/CD, versioning des données, monitoring
- Visualisation et reporting pour la prise de décision basée sur les données
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Arabic
Native or bilingual
Can work on-site
Casablanca (up to 50km)
Experience
- SOWITMachine learning engineerINTERNET OF THINGS (IOT)November 2025 - Today (7 months)Casablanca, Morocco
- Délimitation automatique de parcelles agricoles à partir d’images satellites
- Classification des cultures via segmentation sémantique (Deep Learning)
- Détection d’anomalies & maintenance prédictive pour capteurs IoT agricoles
- Dashboards & scoring data-driven pour agriculteurs et exploitations agricoles
- Conception de pipelines data haute performance (Kafka, streaming temps réel)
- Ecole de technologie superieureMachine learning engineerTECHJanuary 2023 - September 2025 (2 years and 8 months)Montréal, CanadaConception et mise en œuvre de modèles de machine learning pour l’analyse de séries temporelles issues de systèmes IoT, incluant la définition d’une nouvelle architecture optimisée pour des performances temps réel, à faible latence et faible empreinte mémoire. Industrialisation via des pipelines MLOps (entraînement, déploiement, monitoring), permettant le traitement rapide et scalable de données IoT sur des environnements contraints.
- IPTOKIData scientistTECHSeptember 2021 - January 2023 (1 year and 4 months)Montréal, CanadaDéveloppement et industrialisation de modèles de machine learning pour l’authentification biométrique comportementale, à partir des données des capteurs IoT des smartphones (accéléromètre, gyroscope). Mise en place de pipelines MLOps pour l’entraînement, le déploiement et le monitoring de modèles embarqués dans une application Android d’e-identité, afin de détecter l’usage frauduleux par des imposteurs.
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Education
- Maîtrise en sciences (M.Sc.) en technologies de l’information (génie logiciel et technologies de l’information)École de technologie supérieure (ÉTS)2023Machine Learning & Deep Learning, Systèmes IoT et Edge Computing, MLOps & Déploiement, Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, ONNX, Docker, Git, plateformes cloud Azure.
- Ingénieur d’État en StatistiqueInstitut National de la Statistique et d’Économie Appliquée (INSEA)2020Statistique, optimization, mathematiques appliquées