Chahine Haji

Développeur Java / Python

Moves to Paris

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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Company size
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
  • 1000 - 4999 people
  • ≥ 5000 people

Verifications

Languages

Categories

Skills (9)

Chahine in a few words

Ingénieur logiciel enthousiaste avec plus de 2 ans d'expérience participant au cycle de vie complet du développement de produits d'applications lancées avec succès.

Solides compétences en conception et en résolution de problèmes d'intégration. Expert en Java, Python et AWS avec analyse et conception de bases de données.

Compétent dans l'élaboration de plans d'affaires, les spécifications des exigences, la documentation utilisateur et la recherche sur les systèmes architecturaux. Excellentes communications écrites et verbales.

Experience

Deepera

Software Publisher

Développeur Java / Python

September 2018 - November 2020

- Développement d’une application de "Robot Trader" en intégrant des algorithmes de machine learning.
- Mise en place d’une architecture mico services.
- Automatisation des tests et du déploiment en utilisant Jenkins.
- Développement des indicateurs de performance et évaluation des résultats des algorithmes.
- Mise en œuvre des pratiques afin d’assurer la qualité des livrables (BDD / TDD / clean code / revues de code).
- Conception des architecture et déploiement des applications sur le cloud AWS.
- Mise en place des procédures et outils de surveillance permettant de garantir la haute disponibilité des infrastructures.
- Rédaction de la documentation technique et fonctionelle et support au utilisateurs.
- Mots clés : JAVA, Kafka, Angular,Node Js, Python 3, Keras, Hadoop, Finance de marché, AWS, EC2, RDS, AWS Elastic Beanstalk, Git,JIRA.

Greeks

Software Publisher

Développeur big data

Paris, France

March 2018 - August 2020

- Construction d’une base de données massive (big data) avec la framework Hadoop pour le stockage des
données FRTB
- Alimentation des sensitivités et agrégation avec les règles du texte FRTB pour calculer la charge en capital.
- Création d’algorithmes de classification et de contrôle des séries temporelles de sensitivités en utilisant les
réseaux RNN et les cellules LSTM .
- Réalisation: Des algorithmes Machine Learning et des scripts avec Python et Spark pour le calcul du
capital requis et la détection des problèmes du calcul des sensitivités.
- Mots clés : Hadoop, Scala, Spark, Linux, Pytorch, LSTM, Anomaly Detection, RNN, méthodologie Agile

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Education

Certifications