Skip to content
View EddieZIDA's full-sized avatar

Block or report EddieZIDA

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Content in all repositories owned by your account will be closed.
Maximum 250 characters. Please don’t include any personal information such as legal names or email addresses. Markdown is supported. This note will only be visible to you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
EddieZIDA/README.md

Salut, je suis Eddie ZIDA 👋

Élève-ingénieur Big Data & IA · Futur AI Engineer · ML de bout en bout & systèmes LLM
📍 Salé, Maroc · 🔍 Je cherche un stage PFE en AI Engineering (dès février 2027)

LinkedIn Email Portfolio


Je conçois des systèmes d'IA de bout en bout : de l'exploration des données jusqu'à l'application déployée, avec un code testé, versionné et intégré en continu, et un suivi des modèles sous MLflow. En stage, j'ai développé des composants de systèmes à base de LLM : une plateforme de correction automatique de copies chez Hakili-lab et un moteur d'analyse d'appels commerciaux chez 3LM Solutions. J'ai aussi conçu Griot, un agent d'actualité par RAG strict qui cite toujours ses sources.

🚀 Projets phares

Projet Ce que ça fait Résultat clé Stack Liens
Griot Agent conversationnel d'actualité ouest-africaine (Burkina Faso, Sénégal, Mali, Côte d'Ivoire) qui répond uniquement à partir d'articles de presse ingérés RAG strict · sources toujours citées · ingestion automatique toutes les 6 h Gemini 2.5 Flash, Chroma, Shiny, Docker, GitHub Actions Code
AeroRisk Prédit la gravité d'un accident aérien (NTSB 2008-2026 + météo NOAA) et génère un rapport de sécurité avec un LLM Incertitude par prédiction conforme (MAPIE) XGBoost, MAPIE, Gemini, Flask, MongoDB, React/TS Code
Churn bancaire Identifie les clients d'une banque sur le point de partir (10 000 clients) AUC-ROC 0,87 · Recall 89,9 % au seuil calibré sur le coût métier LightGBM, SHAP, MLflow, Docker, Streamlit Démo · Code
SmartCity Stress Index Prédit l'indice de stress des conducteurs (0-100) à partir du trafic et de la météo R² = 0,91 XGBoost, MLflow, Plotly, Streamlit Démo · Code
Kaggle House Prices Estime le prix de vente de maisons (Ames, Iowa) RMSLE 0,1071 en CV · 0,11548 au leaderboard public Optuna, CatBoost, XGBoost, ensemble pondéré Code

Tous ces projets suivent la même rigueur : code dans src/ séparé des notebooks, tests pytest, CI GitHub Actions, lint flake8 et suivi des expériences.

💼 Expérience

  • Stagiaire IA · 3LM Solutions (à distance, juil.-sept. 2026) : moteur d'analyse conversationnelle d'appels commerciaux (« Superviseur IA »), modules LLM en NestJS/TypeScript.
  • Stagiaire Data/IA · Hakili-lab (Ouagadougou, juil.-sept. 2026) : plateforme de correction intelligente de copies par LLM (extraction, correction, remédiation), rapports NLP, PostgreSQL.
  • Agent enquêteur · ISSP Burkina Faso (août-sept. 2023) : collecte et fiabilisation de données socio-économiques de terrain.

🛠️ Stack

Domaine Outils
Langages & données Python, SQL, TypeScript, PostgreSQL, MongoDB
Machine Learning scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Optuna, SHAP, MAPIE
LLM & NLP API Gemini, RAG (embeddings, Chroma), LLM appliqués (extraction, correction, analyse de conversations)
MLOps & déploiement MLflow, Docker, GitHub Actions, pytest, Streamlit, Flask
Visualisation & cloud Plotly, Matplotlib, Power BI, Google Cloud (GCP)

🎓 Formation

  • ISGA Rabat · Diplôme d'ingénieur en Ingénierie des Systèmes Informatiques, spécialisation Big Data & IA (2024-2027)
  • INSUP La Salle, Ouagadougou · Classes préparatoires aux grandes écoles (2022-2024)

📜 Certifications

🇬🇧 English version

Big Data & AI engineering student · Aspiring AI Engineer · End-to-end ML & LLM systems

📍 Salé, Morocco · 🔍 Looking for a final-year internship in AI Engineering (from February 2027)

I build end-to-end AI systems: from data exploration to deployed applications, with tested, versioned and continuously integrated code, and model tracking with MLflow. During my internships, I developed components of LLM-based systems: an automated exam-grading platform at Hakili-lab and a sales-call analysis engine at 3LM Solutions. I also built Griot, a strict-RAG news agent that always cites its sources.

Open to opportunities in AI Engineering and Machine Learning. Feel free to reach out!


Ouvert aux opportunités en AI Engineering et Machine Learning. Écrivez-moi !

Pinned Loading

  1. churn-prediction churn-prediction Public

    Prédiction du churn bancaire sur 10 000 clients, déployée sur Streamlit - 8 modèles comparés, LightGBM retenu (AUC-ROC 0.87, Recall 89,9% au seuil calibré sur le coût métier)

    Jupyter Notebook

  2. SmartCityTraffic-StressIndex-Prediction SmartCityTraffic-StressIndex-Prediction Public

    Prédiction de l'indice de stress des conducteurs en Smart City (0-100) à partir du trafic et de la météo. XGBoost tuné (R² = 0.91), pipeline complet EDA → feature engineering → tuning, suivi MLflow…

    Jupyter Notebook

  3. aviation-risk-predictor aviation-risk-predictor Public

    AeroRisk : prédiction de la gravité des accidents aériens (NTSB 2008-2026 + météo NOAA). XGBoost avec incertitude par prédiction conforme (MAPIE), rapports de sécurité générés par Gemini, API Flask…

    Jupyter Notebook

  4. KaggleCompetition_home-price-prediction KaggleCompetition_home-price-prediction Public

    Ma solution pour la compétition Kaggle « House Prices » (Ames, Iowa). Pipeline scikit-learn sans fuite de données, 8 modèles (Lasso, SVR, XGBoost, CatBoost...) optimisés avec Optuna et ensemble pon…

    Jupyter Notebook