About Daniel
Ingénieur/Développeur Fullstack avec 5 ans d'expérience en React, Next.js, Node.js, Python et
architecture cloud (Google, Azure, AWS). Expert en Clean Architecture, UI/UX, sécurité
et optimisation des performances dans les applications web évolutives ainsi qu’en
computer vision et deepLearning.
- React / NextJS
- NodeJS
- Javascript / Typescript
- Cloud Azure , AWS, GCP, Firebase
- SQL / NoSQL
- API REST / GraphQl
- HTML5 / CSS3 / TailwindCSS
J'ai aussi une expérience pratique et une appétence pour l'intelligence artificielle, notamment sur Deep Learning et le traitement d'images avec des technologies tels que:
- Python
- Scikit-Learn
- OpenCV
- Tensorflow
- Darknet YOLO
- CAFFE
Spanish
Native or bilingual
French
Fluent
English
Conversational
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- L'Oréal ParisIngénieur concepteurFASHION AND COSMETICSMarch 2022 - April 2024 (2 years and 2 months)Paris, FranceAu sein de L'Oréal Paris, j'ai occupé le poste de développeur Fullstack. J'ai assuré le développement des solutions performantes, ainsi que la gestion de lamaintenance évolutive et corrective, celles utilisées par les scientifiques de l'Oréal et des autres employés au tour du monde, pour des analyses et gestion de données, facilitant le développement et production des nouveaux produits.MISSIONS:
- Conception d'interfaces utilisateur en utilisant Nextjs, en mettant l'accent sur l'ergonomie et l'UI/UX en utilisant des techniques comme le SSR, SEO.
- Définition, exploitation et gestion des API REST / DB NoSQL.
- Conception, développement et mise en production des nouvelles fonctionnalités.
- Conduite d'analyses de performance et optimisation du code, y compris l'assistance aux utilisateurs, debugger et résolution des incidents.
- Contribution active aux revues de code, à la documentation technique et à la formation des membres de l'équipe.
- Proposition et chiffrage de solutions techniques répondant aux besoins métiers.
RESULTATS: Augmentation de la vitesse de réponse des applications de 35% en optimisantles requêtes de base de données et en améliorant le code ainsi que la reduction dansle nombres d’incidents reportées par les utilisateurs. - WhatbotDéveloppeur web FullStackRESTAURANTS AND FOOD SERVICENovember 2020 - February 2022 (1 year and 4 months)Paris, FranceWhatbot, une startup qui développe une solution logiciel de gestion et point de vente pour les restaurateurs.MISSIONS:
- Développement du backend/frontend suivant les principes de « clean architecture » et de « responsive design » pour assurer un code bien structuré, maintenable et évolutif.
- Développement de nouvelles fonctionnalités en fournissant des solutions techniques innovantes qui répondent aux besoins du client.
- Optimisation continue du code, résolution de bugs et amélioration des performances globales de l'application.
- Création et exécution de tests unitaires et d'intégration, garantissant la fiabilité et la robustesse du code.
- Conception et développement d'API tel que RESTFul et GraphQL et gestion de bases de données SQL/NoSQL et Dockerisation pour une infrastructure évolutive et flexible.
- Mise en œuvre de notifications push et de facturation électronique, avec l'intégration de processus automatisés.
- Participation active aux cérémonies Agile, y compris les daily, la planification des sprints, les rétrospectives et les revues de sprints.
RESULTAT: Optimisation des performances de l'interfaces, obtenant une réduction de25% du temps de chargement des pages grâce à l'application des techniques SSR, - IPM France - Kiosk As a ServiceIngénieur Logiciel R&DSOFTWARE PUBLISHINGFebruary 2020 - June 2020 (5 months)26100 Romans-sur-Isère, FranceCONTEXTE:IPM est Spécialisé dans la fabrication de bornes interactives, ils avaient besoin d'un module permettant aux bornes équipées de webcam d'exploiter ce périphérique comme détecteur de présence évolué en temps réel, en tenant compte de la limitation de ressources matérielles. (pas de GPUs).PROJET:
- Gestion de toutes les étapes du projet de Deep Learning en faisant preuve de rigueur, de méthodologie et d'organisation.
- Développement d’un composant logiciel et interface utilisateur pour la détection en temps réel de personnes, avec estimation d’âge et prédiction du genre dans des vidéos.
- Entraînement de modèles de Deep Learning (Cloud AWS - EC2) et leur intégration dans le cœur du système.
- Développement des algorithmes en apportant les solutions techniques optimisés, performantes et innovantes.
- Rédaction des spécifications techniques, sélection des technologies, de l'architecture et du matériel adaptés.
RESULTAT:Augmentation des performances du système de détection de 1 FPS à 14FPS, ce qui représente une augmentation de 1 300 % du taux de traitement.
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