DGAbout Dinara
Je suis une développeuse backend Python avec 4 ans d’expérience, spécialisée dans la conception et le développement de plateformes performantes. Avec une solide maîtrise de frameworks comme Django et FastAPI, ainsi que de la gestion des données, j’accorde une grande importance à l’implémentation de fonctionnalités robustes et à l’optimisation des performances, tout en respectant les meilleures pratiques du développement logiciel.
J’apprécie particulièrement travailler sur le traitement des données, en concevant des systèmes efficaces pour leur gestion, leur transformation et leur analyse. Passionnée par l’amélioration continue et la qualité du code, je suis convaincue que mon expertise technique et mon approche rigoureuse peuvent apporter une réelle valeur ajoutée à votre entreprise.
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Experience
- Pysae,Développeuse Backend PythonJanuary 2021 - August 2025 (4 years and 7 months)Développement d'une plateforme SaaS qui facilite l'échange de données réel des compagnies de transports publics et privés (+5000 bus connectés /jour)• Development de nouvelles features◦ Conception et optimisation des rapports statistiques avancés -> passage du temps de réponse moyen de 2 min à 3 sec◦ Validation des fichiers GTFS◦ Automatisation de la prise en charge des deviations◦ Systeme de regulation par intervale• Migration de l'API de Tornado vers FastAPI◦ Conception de la base de données et gestion des migrations◦ Implementation des couches métiers◦ Ajout des tests unitaires, d'integration et end-to-end -> augmentation du test coverage à 70%• Optimisation des performances◦ Mise en place de code asynchrone, multiprocessing, background tasks◦ Migration des responsabilités du frontend vers le backend◦ Optimisation des requêtes en base de données (MongoDB)◦ Diffusion de bonnes pratiques au sein de l'équipe de développement (pep8, black, ruff, pre commit, pair programming) Environnement Technique : Python (3.11), FastAPI, Tornado, Pydantic, Pytest, VueJS, AWS, MongoDB, Docker, Notion, Gitlab, Prefect
- O'KEY,Data AnalystJanuary 2020 - January 2021 (1 year)Contexte : Amélioration des pronostics des ventes d'un leader du retail alimentaire• Définition des paramètres pouvant impacter les ventes (opportunités, risques, appels d'offres, promotions, saisonnalité)• Développement des modèles statistiques de prévisions• Analyse des tableaux de bord de prévisions• Amélioration de la qualité des prévisions• Préparation et participation à la revue de la demande.• Point de contact entre les différents acteurs de la supply chain Environnement Technique : Python, Matlab, Oracle
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- Diplôme de formation professionnelleYandex Practicum2025Data Ingénierie