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Fabrice K.FK

Fabrice K.

Développeur confirmé python/Django

€290/day
Rennes, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Fabrice

Avec 3 ans d'expérience en développement Django/Python & IA, Fabrice combine expertise techniqueet leadership. Développeur confirmé dans l'optimisation de performances, il maîtrise parfaitementl'écosystème Django et les API RESTful. Titulaire d'un double diplôme d'ingénieur, il possède unesolide expérience dans la conception et la réalisation d’architectures logicielles scalables
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Can work on-site
Rennes (up to 50km)

Experience

  • Particulier
    Développeur confirmé python/Django
    SOFTWARE PUBLISHING
    February 2025 - Today (1 year and 4 months)
    Rennes, France
    • Digitalisation d'un processus de transfert d'argent initialement manuel (Excel) en passant par une phase d'analyse rigoureuse des besoins du client, les difficultés rencontrées avec le modèle actuel et ses attentes de la solution futures
    • Conception UX/UI et structuration du workflow métier associé
    • Développement d'interfaces Angular avec automatisation et gestion des flux
    • Développement back-end Python/Django : API sécurisées, traitement des demandes d'envoi, automatisation des conversions et système de notification intégré
    Python/Django Figma Angular Django Rest Framework Gestion de projet
  • Coexya France
    Angular & Spring Boot
    SOFTWARE PUBLISHING
    April 2024 - October 2024 (6 months)
    Rennes, France
    • Développement d'une application pour le traitement ETL de données médicales issues des Centres de Lutte Contre le Cancer.
    • Conception et optimisation des modèles de données (SQL, Elasticsearch)
    • Mise à disposition de données fiables pour le moteur de recherche servant de support aux chercheurs des différents centres
    • Rédaction de documentation technique alignée avec les standards de qualité
  • CNRS
    Data Scientist
    December 2023 - March 2024 (3 months)
    Projet de recherche visant à modéliser et prédire la brillance du nocturne afin de suivre l'évolution de la pollution lumineuse sur l'île de La Réunion, en collaboration avec des chercheurs du CNRS.
    • Collecte et préparation des données environnementales et astronomiques
    • Analyse exploratoire des données pour identifier les facteurs influençant la luminosité du ciel
    • Développement de modèles de prédiction basés sur le Machine Learning avec Python
    • Évaluation et optimisation des performances des modèles afin de sélectionner le modèle le plus précis possible
    • Production d'analyses statistiques et visualisations pour l'interprétation scientifique des résultats

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