Cherif K.

Développement d’une plateforme backend de simulation et de calcul intelligent pour l’assurance automobile, conçue pour être extensible vers des usages IA générative et analytiques avancés.

• Conception et développement d’APIs FastAPI pour traitements lourds et calculs métiers complexes.
• Gestion de volumes massifs de données via Pydantic et traitements asynchrones avec Celery + Redis.
• Déploiement de services exploitant des LLM pour analyse métier et génération automatique de synthèses (écarts, anomalies, impacts).
• Intégration de LangChain : chaînage de prompts, gestion du contexte métier, structuration JSON.
• Mise en place de pipelines RAG : indexation documentaire, vectorisation, recherche sémantique, enrichissement des réponses LLM.
• Optimisation de performances : profiling, vectorisation Pandas, réduction des I/O.

• Traitement efficace de +3,5M contrats sur 12 entités.
• Plateforme stable, scalable et prête pour l’IA générative en production.

Développement d’une plateforme de supervision multi-source sur GCP pour ingestion, traitement et exposition de données à grande échelle.

• Modélisation & migration de données : conception de modèles métier avec SQLAlchemy/Alembic (AlloyDB), pipelines de migration entre BigQuery, MongoDB et AlloyDB, services robustes de synchronisation (partitionnement, batching, rollback).
• Orchestration & automatisation : workflows métiers avec Airflow (Composer) et Cloud Workflows, déclenchement intelligent via Cloud Scheduler, pipelines nocturnes pour détection de fuites par DMA et secteurs.
• API & services métiers : développement d’APIs REST sécurisées avec FastAPI, calcul automatique de KPIs journaliers (consommation, pression, niveau réservoir), émulateur Firestore pour tests locaux.
• Architecture & bonnes pratiques : libs standalone pour connecteurs (BigQuery, AlloyDB, MongoDB, InfluxDB), déploiement Dockerisé et IaC avec Terraform, logging structuré et supervision multi-environnement.

• Synchronisation efficace de 22 millions de lignes dans AlloyDB.
• Optimisation significative des performances de calcul.

Développement d'outils de contrôle pour les juridictions financières dans un environnement critique et régulé.

• Développement fonctionnalités clés : habilitations, formulaires dynamiques, cycle de vie des contrôles.
• API & Backend : REST pour référentiel et gestion des comptes utilisateurs, génération d’exports Excel avancés (openpyxl).
• Orchestration & automatisation : jobs Airflow, authentification OpenID Connect.
• Architecture & refactoring : mise en place de la Clean Architecture, audit et refactoring Python/SQL/NgRx.
• POC recherche : Elasticsearch vs Postgresql Vector.

• Design system Angular (Storybook, Material, Ng-Zorro).
• Auto-complétion intelligente LDAP/Active Directory.
• Notifications/Popin avec NgRx, Jest.

• Migration Jenkins → GitLab CI, pipeline CI/CD complet (Docker, SonarQube, Nexus, Ansible).
• Tests de charge avec Locust, couverture tests backend 0 → 100%, frontend 80%.

• Référent technique, mentoring, pair programming, code review.
• Équipe Agile/Scrum de 12 personnes.

• Stabilisation d’une application critique en environnement régulé.
• Optimisation performances : suppression de GraphQL, APIs REST optimisées, cache Redis, réduction des temps de réponse.
• Adoption de Clean Architecture, isolation des cas d’usage, introduction des ADR et design patterns (Facade, Singleton, Repository…).
• Industrialisation des bonnes pratiques : CI/CD, pre-commit, SonarQube, conventions de code, sécurité.
• Mise en place de documentation technique, changelog et processus de release structuré.
• Référent technique proactif : alertes risques, challenge fonctionnel, arbitrages backlog et dette technique.