About Pablo
Je suis développeur Python spécialisé dans l’automatisation de tâches et le traitement de données.
J’interviens sur des missions techniques telles que :
• Développement de scripts Python sur mesure
• Automatisation de processus répétitifs
• Traitement et transformation de données (Pandas)
• Web scraping structuré
• Génération automatique de rapports (PDF, Excel)
Je privilégie une approche rigoureuse :
architecture claire, code structuré, gestion des erreurs, documentation et versionnement Git.
Mon objectif est simple : livrer des outils fiables, maintenables et adaptés à votre besoin métier.
Je peux intervenir sur des missions ponctuelles, des scripts spécifiques ou des outils internes légers.
French
Native or bilingual
English
Conversational
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- Projet personnelDéveloppeur Python — Outil de Web Scraping E-commerceMarch 2026 - March 2026Développement d’un outil Python de scraping e-commerce permettant d’extraire automatiquement des informations produits depuis des pages web et d’exporter les données vers un fichier CSV structuré.L’outil intègre un client HTTP robuste avec gestion des erreurs réseau et système de retry, un parser HTML basé sur BeautifulSoup et un modèle de données produit structuré.Le projet expose une interface CLI permettant de lancer le scraping depuis la ligne de commande, avec un système de logging détaillé et une architecture modulaire facilitant l’extension du scraper à plusieurs marketplaces.Des tests unitaires sont également intégrés avec pytest afin de garantir la fiabilité des composants principaux.Lien Git:
- Projet personnelDéveloppeur Python — Analyse de données et génération automatisée de rapportsFebruary 2026 - February 2026Développement d’un outil Python structuré permettant d’analyser des données académiques et de générer automatiquement des rapports PDF professionnels.Le projet implémente un pipeline complet de traitement de données : chargement de fichiers Excel, validation et nettoyage des données, calcul de moyennes pondérées, classement des étudiants et détection des cas à risque.Les résultats sont ensuite visualisés via des graphiques Matplotlib et intégrés dans un rapport PDF généré automatiquement.Architecture modulaire, interface CLI, gestion des erreurs et tests unitaires avec pytest.Lien Git:
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