Khalid Hanine

Khalid Hanine

Engineer (ENSAH) in Data Engineering and Artificial Intelligence
Morocco
French, English, Arabic

About Me

Ingénieur d’Etat (ENSAH) en Ingénierie des Données spécialiste des architectures distribuées de l’emploi des solutions de Computer Vision à haute performance. Maîtrise complète du cycle de vie de la donnée : de l’ingesti…

Experience

Computer Vision Engineer

ABA Technology, Casablanca
Nov 2025 - Present · 8 months

Architected models for auto-violence detection using YOLOv10 and PyTorch.
Achieved 94% precision.
Optimized inference on NVIDIA Jetson using TensorRT and CUDA.
Reduced latency by 50%.
Reduced resource usage by 40%.
Automated the data collection and versioning pipeline using DVC and Airflow.
Processed 500k+ images.
Implemented a production monitoring system for model drift.

Computer Vision Engineer

ABATechnology, Casablanca
Nov 2025 - Present · 8 months

Architecture de modèles de détection d’autoviolence (YOLOv10, PyTorch) - Précision de 94%., Edge Computing: Optimisation d’inférences sur NVIDIA Jetson (TensorRT, CUDA) - Latence de 50%, Ressources de 40%., Data Engineering IA: Automatisation de pipeline de collecte et versioning (DVC, Airflow) - 500k+ images., Monitoring: Mise en place d’un système de surveillance de dérive des modèles (Model Drift) en production.

Stagiaire d'Études (PFE)

ANCFCC, Rabat

Intelligent Document Processing: Moteur OCR hybride (Transformers, LayoutLMv3) pour données cadastrales., Architecture Big Data: Cluster Elasticsearch distribué pour l’indexation de millions de documents (FastAPI)., Pipeline ETL: Automatisation de l’ingestion et transformation des données textuelles vers un Data Lakes sécurisé., Dashboarding: Solutions BI avancées (PowerBI, SQL) pour le pilotage stratégique des documentaires.

Stage de Fin d’Études (PFE)

ANCFCC, Rabat

Built a hybrid OCR engine using Transformers and LayoutLMv3 for cadastral data.
Created a distributed Elasticsearch cluster for indexing millions of documents with FastAPI.
Automated ingestion and transformation of textual data into a secure Data Lake.
Developed advanced BI solutions using Power BI and SQL for strategic document flow tracking.

Stage de Fin d’Année

LAFARGE HOLCIM, Meknès, Maroc

Developed predictive maintenance for fault detection using time-series analysis with XGBoost, LSTM, and Isolation Forest.
Processed IoT sensor flows.
Improved diagnostic accuracy by 25%.

Skills

Hadoop Hive Spark Kafka Airflow Delta Lake ETL/ELT SQL (PostgreSQL) NoSQL (MongoDB Elasticsearch) AI & Vision Deep Learning (PyTorch TensorFlow) Computer Vision (OpenCV YOLO) NLP (HuggingFace BERT) MLOps/DevOps (Docker Kubernetes MLOps) Cloud & BI AWS (S3 EC2 Lambda SageMaker) Azure PowerBI Tableau Grafana Prometheus Projects Académiques MLOps Pipeline Déploiement end-to-end d’un modèle de churn avec monitoring et CI/CD (MLflow Docker) Distributed DW Entreposage de données distribué pour les carrières massives (SparkSQL Hive Delta Lake) Cloud Pipeline Ingestion et traitement temps réel sur AWS (Lambda Kinesis S3 Redshift) Deep Learning Système de reconnaissance faciale et d’émotions via réseaux neuronaux et RestNet AI Surveillance Détection d’objets multiclasses par drones streaming basé latence (WebSockets FastAPI) Smart City Analyse de trafic urbain temps réel via caméras IP et suivi d’objets (OpenCV DeepSORT) ETL ELT SQL PostgreSQL MongoDB Elasticsearch PyTorch TensorFlow Computer Vision OpenCV YOLO NLP Hugging Face BERT Docker Kubernetes MLflow DVC Git GitHub Actions CI/CD Linux Bash AWS S3 EC2 Lambda SageMaker Azure Power BI Tableau Grafana Prometheus FastAPI XGBoost LSTM Isolation Forest TensorRT CUDA WebSockets DeepSORT
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