Kaoutar Hilali

08/2024 –09/2024 • Développement de pipelines d' extraction et de traitement de données depuis des documents techniques industriels pour entraîner des modèles de détection de défauts — approche directement transposable à l'extraction depuis CCTP, métrés et notes de calcul. • Expérimentation et évaluation comparative de modèles ML : sélection selon qualité, performance et temps d'inférence (surrogate approach pour réduire le coût de calcul). • Documentation complète et structurée de chaque étape de traitement, des choix techniques et des résultats — travaux ré utilisables après départ du stagiaire. Technologies : Python, PyTorch, NumPy, TSGCNet, Machine Learning

06/2023 –07/2023 • Construction de pipelines de données réutilisables : nettoyage, structuration et exploitation avec Python, Pandas, Excel. • Développement de visualisations et tableaux de bord pour faciliter la prise de décision — présentation claire à des profils techniques et non-techniques. • Recherche de patterns dans les données pour produire des insights actionnables, documentés et partagés avec les équipes. Technologies : Python, Pandas, Excel, Data Visualization