About Youssef
Ingénieur Logiciel | Expert Systèmes Distribués & Performance (C++/Python/Rust)
Expert dans la conception de systèmes backend et distribués robustes, j'accompagne les entreprises sur des projets où la latence, la scalabilité et la fiabilité sont des enjeux vitaux.
Mon expertise au service de vos défis :
- Conception & Backend : Développement de services scalables et de systèmes distribués (C++, Python, Rust).
- Traductions des besoins : Forte capacité à traduire les problématiques métier et les besoins clients en architectures logicielles concrètes et performantes.
- Data-Intensive Systems : Traitement de flux de données massifs.
- Industrialisation : Intégration de modèles algorithmiques et de briques d'IA (LLM, computer vision ...) au sein de workflows de production existants.
- Interfaces & Visualisation : Conception d'IHM et de dashboards de monitoring (Django, PHP) pour le pilotage de systèmes complexes et la visualisation de données temps réel.
- DevOps : Mise en place de pipelines CI/CD (Jenkins, Github Actions) et d'environnements containerisés (Docker, Kubernetes).
Pourquoi collaborer avec moi ?
Issu d'environnements industriels exigeants (Automobile, Sécurité, Météorologie), je garantis un code qui allie performance immédiate et maintenabilité long terme. Mon approche est centrée sur la fiabilité des systèmes en production et l'alignement technique avec vos objectifs stratégiques.
Vous avez un besoin, un projet ? → discutons-en simplement !
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- IDEMIASoftware Engineer – Embedded SystemsNovember 2024 - January 2026 (1 year and 2 months)Île-de-France, FranceChallenge : Développement des services backend gérant les flux de données critiques issus de radars de nouvelle génération.
- Backend Haute Performance (C++ & Python) : Conception de microservices pour le traitement en temps réel des données de trafic et d'infractions.
- Analyse et Traduction des besoins : Analyse des spécifications fonctionnelles clients et conversion en architectures logicielles scalables et maintenables.
- Flux de Données Massifs : Développement d'APIs internes capables d'ingérer et de sécuriser des volumes importants de données probantes (images/métadonnées/radar).
- Robustesse & Temps Réel : Optimisation de la latence de traitement sous Linux pour garantir la fiabilité des systèmes en environnement contraint.
- Industrialisation : Orchestration de l'environnement via Docker et automatisation des tests/déploiements avec Jenkins pour assurer une stabilité de production.
- Data Management : Architecture et optimisation de bases de données PostgreSQL pour le stockage et la recherche rapide d'historiques de trafic.
- Renault GroupEmbedded Software EngineerAUTOMOBILEOctober 2023 - November 2024 (1 year and 1 month)Île-de-France, FranceChallenge : Concevoir le cerveau logiciel des futurs véhicules autonomes et ADAS, en garantissant une communication ultra-rapide entre capteurs et actionneurs.
- Architecture Distribuée (ROS2) : Développement de nœuds de calcul et de composants distribués pour la perception et le contrôle véhicule.
- Communication & Latence : Conception de pipelines asynchrones et de communication inter-services optimisée pour les environnements temps réel.
- Hybridation Technique : Implémentation de modules de performance en C++ / Rust et de couches logiques/prototypage rapide en Python.
- Fiabilité Industrielle : Mise en place d'architectures de tests automatisés (Unit, Integration, HIL) pour garantir la robustesse des systèmes critiques avant déploiement.
- Vision Long Terme : Collaboration sur les choix d'architecture logicielle (Scalabilité, choix des middlewares, sécurité des données).
- METEO FRANCEResearch and Development EngineerOctober 2020 - October 2023 (3 years)Toulouse, FranceChallenge : Automatisation du monitoring et de la prédiction de performance pour un parc de +4000 antennes météo.
- Haute Performance (C++) : Développement du moteur de traitement de flux (ingestion et nettoyage) gérant 23M de messages/jour avec une contrainte de temps réel (fréquence 15s).
- Data Pipeline (Python) : Conception d'un pipeline robuste intégrant des coefficients de qualité pour filtrer les signaux aberrants et normaliser les données de puissance.
- IA & Deep Learning (TensorFlow) : Conception d'un réseau de neurones pour la prédiction de défaillance / puissance, atteignant une précision de 90% sur les séries temporelles.
- Optimisation : Réduction de l'empreinte mémoire du traitement de 50% grâce à une implémentation C++ optimisée pour les calculs intensifs
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