Ayman
Ezzahir
Étudiant en Master Data Science & Intelligence Artificielle. Conception de pipelines de machine learning appliqués et d'architectures full-stack modernes.
Façonner l'intelligence par
les mathématiques appliquées & le logiciel moderne
Je me spécialise dans la convergence entre la modélisation mathématique des données et l'ingénierie logicielle robuste. Issu d'un cursus d'excellence en Mathématiques et Informatique, j'apporte rigueur analytique et précision aux algorithmes de machine learning.
Actuellement en préparation de mon stage de fin d’études (PFE) pour 2027, concentré sur les systèmes de ML appliqués, l’évaluation de modèles et les architectures web prédictives.
Data Science / ML
Développement
Outils & Systèmes
Projets Mis en Avant
Administrative Management System
Full-Stack Project — Next.js
A comprehensive back-office management web application for administrative operations, built as a full-stack developer.
- ▸Built with Next.js (frontend), Express (backend), and MongoDB (database)
- ▸Implemented CRUD operations, authentication, and dashboards
- ▸Integrated Prisma ORM for efficient database queries
Customer Churn Prediction
Applied Machine Learning
A classification model to predict customer churn using a public dataset (Telco Customer Churn), with a real-time interactive demo.
- ▸End-to-end pipeline: data cleaning, feature engineering, model training, evaluation
- ▸Deployed a FastAPI backend connected to a React interface
- ▸Built a real-time interactive prediction demo
Driver Drowsiness Detection
Applied Deep Learning
A real-time computer vision system that detects driver fatigue from a webcam feed. It tracks facial landmarks to monitor eye closure and yawning, then triggers an alert when signs of drowsiness are detected.
- ▸Extracted 468 facial landmarks per frame with MediaPipe Face Mesh for robust face and eye tracking
- ▸Computed Eye Aspect Ratio (EAR) and Mouth Aspect Ratio (MAR) as features to quantify blinking and yawning
- ▸Trained and evaluated a scikit-learn classifier to separate alert and drowsy states
- ▸Processed live video with OpenCV and triggered real-time visual and audio alerts
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Une question, une opportunité de stage PFE ou un projet collaboratif en tête ? Écrivez-moi et je vous répondrai dans les plus brefs délais.