Expérience

Parcours professionnel en ingénierie logicielle.

Ingénieur Data & Cloud

Apprenez-les-tous- Freelance

  • Pipeline cloud-native GCP pour automatiser la production de fiches espèces scientifiquement fiables à partir de sources hétérogènes multi-formats (vidéos, images, JSON, texte) issues de bases officielles (INPN, GBIF, MNHN)
  • Conception et déploiement d'un pipeline d'ingestion multi-sources sur GCP : structuration, nettoyage, stockage analytique BigQuery
  • Architecture RAG pour validation factuelle automatisée entre sources scientifiques : LangChain + FAISS pour la recherche vectorielle, LLM pour le raisonnement et la détection de contradictions inter-sources
  • Orchestration serverless Cloud Scheduler + Cloud Run, traitement batch des médias avec pipeline d'extraction de métadonnées
PythonPython
GCPGCP
BigQueryBigQuery
Cloud RunCloud Run
Cloud SchedulerCloud Scheduler
GCS
LangChainLangChain
FAISSFAISS
RAG
LLM
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Développeur Fullstack

Apprenez-les-tous- Freelance

  • Refonte complète de la plateforme d'un guide naturaliste en ligne - 10 000+ abonnés, 500 000+ vues - depuis un site vitrine statique vers une application web full-stack évolutive
  • Encyclopédie naturaliste : module de création et d'édition de fiches espèces (critères d'identification, habitat, galerie média, liens épisodes associés), organisation par groupes taxonomiques, recherche interne
  • Boutique & paiement : catalogue produits avec intégration Stripe Checkout, interface d'administration pour la gestion du stock
  • Back-office complet : gestion des fiches encyclopédiques, des épisodes et de la boutique - interface pensée pour des utilisateurs non techniques (équipe de naturalistes)
Spring BootSpring Boot
Next.jsNext.js
PostgreSQLPostgreSQL
Stripe
DockerDocker
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Ingénieur Logiciel - Développement & Architecture Web

Freelance- Freelance

  • Développement full-stack from scratch : Spring Boot + Next.js + PostgreSQL
  • Audit de stacks legacy, migration vers architectures découplées modernes
  • Sécurisation applicative : OWASP, RBAC, chiffrement, anti-injection SQL
  • Dev Lead sur Défis Sorbonne - coordination d'une équipe de 3 développeurs
Spring BootSpring Boot
Next.jsNext.js
PostgreSQLPostgreSQL
RBAC
Anti-injection SQL
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Ingénieur Logiciel & Data - Pipeline ETL Cloud-Native · Sécurité Batterie

Ampère s.a.s. - Renault Group- Stage de fin d'études

  • Audit et rétro-ingénierie du système existant (SEADI) : script Python monolithique de 1 800 lignes, complexité O(n⁶), 7,5 Go de consommation mémoire, 2 400+ lignes dupliquées - identification formalisée des défaillances architecturales
  • Refactoring vers architecture ETL modulaire 3 couches (Extract/Transform/Load) : modules spécialisés par format, patterns Factory/Strategy/Template Method, dataclasses typées avec validation métier, streaming processing (7,5 Go → maîtrisé)
  • Conception et déploiement autonome d'une architecture cloud-native GCP end-to-end : Cloud Storage, Cloud Run serverless, BigQuery - validée par l'Architecte Data IA et approuvée en comité technique CTT Renault
  • CI/CD GitLab multi-stage avec Kaniko (sans daemon Docker), registry Renault corporat, images Docker optimisées de 2,1 Go à 180 Mo par multi-stage builds
  • Parsing industriel multi-format : PDF (PyPDF2/pdfplumber), Excel (openpyxl), CAN/BLF (cantools) - classification hiérarchique par regex adaptatifs, IDs déterministes, suite de régression sur 200 rapports de référence
Python 3.12Python 3.12
FastAPIFastAPI
Angular 18Angular 18
GCPGCP
Cloud RunCloud Run
BigQueryBigQuery
Cloud StorageCloud Storage
DockerDocker
KanikoKaniko
GitLab CI/CDGitLab CI/CD
YOLOv9YOLOv9
PyTorchPyTorch
OpenCVOpenCV
cantoolscantools
pdfplumberpdfplumber
openpyxlopenpyxl
SpotfireSpotfire
Azure CLIAzure CLI
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Ingénieur Recherche - Rétro-ingénierie & Évaluation de générateur JSON

CNRS / Laboratoire LIP6- Stage de recherche

  • Rétro-ingénierie complète du générateur DataGen (code source JavaScript non documenté) via débogueur WebStorm - reconstruction du pipeline interne en 5 étapes
  • Modélisation et documentation des mécanismes de traitement par type (string, number, object, array) et des connecteurs logiques (allOf, oneOf, anyOf, not)
  • Migration de schémas JSON issus de 4 drafts différents (v4, v6, v7, 2019-09) vers le draft 2020-12 sur un corpus de 6 datasets distincts
  • Développement d'un pipeline d'expérimentation automatisé : génération de masse, collecte d'erreurs, validation via json-schema-validator (Java/Jackson), classification
  • Évaluation comparative sur 6 099 instances issues de datasets réels : Snowplow, WashingtonPost, Kubernetes, GitHub, Containment, Handwritten
JavaScriptJavaScript
Node.jsNode.js
Java
PythonPython
JSON SchemaJSON Schema
DataGen
json-schema-faker
DockerDocker
WebStormWebStorm
IntelliJ IDEAIntelliJ IDEA
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Engagement

Paris 2024 - JOP

IT Volunteer (Software & Hardware)

Assistance pour le système de résultat sur site (OVRS).