About Raphael
👨💻 Lead Fullstack développeur web et mobile spécialisé en React et Node.Js.
Avec plus de 5 ans d'expériences et plus d’une dizaine de projets multi-sectoriels (Food, Tech, Social...) , je propose mes compétences en architecture, conception et déploiement de vos solutions informatiques.
🚀 Backend:
- JavaScript, TypeScript, Node.Js
- Apollo Server, Nest.Js, Express
- Postgres, MongoDB
- Docker, Kubernetes, AWS, GCP
- Jest
⚡️Frontend (Web et application mobile):
- ReactJS, React Native, Next.Js, Remix
- React Hooks, React Router
- Storybook, Redux, Tailwind
🔎 Développement agile d’un code clair et scalable dans le respect des délais clients.
Contactez-moi afin de discuter ensemble de votre projet.
Raphaël
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Experience
- FlinkBackend EngineerRETAIL (LARGE RETAILERS)September 2022 - May 2023 (9 months)Berlin, GermanyBackend lead pour l'équipe R&D chez Flink.Intégration de nouvelles fonctionnalités pour l’application Flink en GO (développement Proxy CMS et de nouveaux endpoints) et optimisation de la latence et des coûts serveurs sur Kubernetes avec 50+ micro-services.
- CajooLead Fullstack EngineerE-COMMERCEAugust 2021 - September 2022 (1 year and 1 month)Paris, FranceIngénieur Fullstack pour l’application du Q-commerce Cajoo (300k+ utilisateurs).Leader du développement de nouvelles features pour l’application mobile et le back office dont les features d'internationalisation, de notifications et d'intégration de 3rd parties (Ubereats, SAP Emarsys etc.).
- FlipsCTOENTERTAINMENT AND LEISUREFebruary 2019 - May 2021 (2 years and 4 months)Paris, FranceCréation de ma startup Flips: application sociale pour rencontrer de nouveaux amis au travers de passions communes.Développement from scratch d'une API scalable en Node.JS, Typescript et un back-office en React.Js avec déploiement sur AWS.Présentation technique du projet à différents VC et business angels pour la levée de fond.
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Education
- Bachelor & Master en Computer ScienceÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)2020Master thesis on Machine Learning for recommendation systems