TAREQ EL FADILI

Au cours de mon parcours professionnel au sein d'ESIA, une entreprise de pointe en cybersécurité, j'ai eu le privilège de jouer un rôle clé en tant que Développeur Web au sein d'un passionnant projet axé sur le développement d'un outil de monitoring dédié à renforcer la sécurité des systèmes informatiques. * Développement Web : Concepteur, développeur et optimisateur de solutions robustes de monitoring de sécurité, j'ai utilisé PHP et JavaScript, tout en appliquant des pratiques collaboratives avec GitLab pour une gestion efficace. * Monitoring de Sécurité : En charge de la conception et de la mise en place de mécanismes avancés de monitoring, j'ai assuré une surveillance en temps réel des protocoles tels que HTTP, DNS, SNMP, tout en exploitant des bases de données SQL, notamment PostgreSQL, pour stocker de manière sécurisée les données cruciales. * Expertise Linux : Avec une solide expérience dans l'environnement Linux, j'ai configuré des infrastructures de monitoring sur des systèmes d'exploitation Linux, garantissant ainsi une performance optimale et une stabilité du système. * Sécurité et Failles : J'ai approfondi mes compétences en cybersécurité en travaillant sur l'identification et la correction des failles de sécurité. Ma connaissance approfondie des vulnérabilités, notamment les CVE, a été cruciale dans la conception de solutions robustes. * Protocoles Réseaux : J'ai mis en œuvre des protocoles tels que SNMP pour la collecte de données, ainsi que des outils comme Nmap pour l'exploration de réseaux, garantissant une visibilité complète des activités réseau. Mon engagement envers l'excellence technique, combiné à ma passion pour la cybersécurité, m'a permis de contribuer de manière significative à la mission d'EGIDE chez ESIA, en développant un outil de monitoring innovant et efficace pour renforcer la sécurité informatique.

L'objectif est d'améliorer la reconstruction des images IRM-CEST en utilisant la méthode WASSR pour calculer les fréquences de résonance de l'eau via un ajustement de modèle basé sur la Lorentzienne selon le modèle de Mulkern-Williams. Les données proviennent d'images tridimensionnelles (64x64 pixels) avec la troisième dimension représentant le signal de l'eau. Ces images sont acquises sur des modèles animaux de chondrosarcome, visant à cartographier l'hétérogénéité de l'hypoxie. - Recherche bibliographique - Analyses statistiques descriptives - Nettoyage des bases de données (Estimation des données manquantes, suppression des valeurs atypiques) - Ajustement de l’effet CEST par une régression linéaire - Estimation du spectre par une régression lorentzienne - Validation des modèles (validation croisé, SVM, Foret aléatoire) - Rédaction d’articles scientifiques