À propos de Chahine
Ingénieur logiciel enthousiaste avec plus de 2 ans d'expérience participant au cycle de vie complet du développement de produits d'applications lancées avec succès.
Solides compétences en conception et en résolution de problèmes d'intégration. Expert en Java, Python et AWS avec analyse et conception de bases de données.
Compétent dans l'élaboration de plans d'affaires, les spécifications des exigences, la documentation utilisateur et la recherche sur les systèmes architecturaux. Excellentes communications écrites et verbales.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- DeeperaDéveloppeur Java / PythonEDITION DE LOGICIELSseptembre 2018 - novembre 2020 (2 ans et 1 mois)- Développement d’une application de "Robot Trader" en intégrant des algorithmes de machine learning.- Mise en place d’une architecture mico services.- Automatisation des tests et du déploiment en utilisant Jenkins.- Développement des indicateurs de performance et évaluation des résultats des algorithmes.- Mise en œuvre des pratiques afin d’assurer la qualité des livrables (BDD / TDD / clean code / revues de code).- Conception des architecture et déploiement des applications sur le cloud AWS.- Mise en place des procédures et outils de surveillance permettant de garantir la haute disponibilité des infrastructures.- Rédaction de la documentation technique et fonctionelle et support au utilisateurs.- Mots clés : JAVA, Kafka, Angular,Node Js, Python 3, Keras, Hadoop, Finance de marché, AWS, EC2, RDS, AWS Elastic Beanstalk, Git,JIRA.
- GreeksDéveloppeur big dataEDITION DE LOGICIELSmars 2018 - août 2020 (2 ans et 6 mois)Paris, France- Construction d’une base de données massive (big data) avec la framework Hadoop pour le stockage desdonnées FRTB- Alimentation des sensitivités et agrégation avec les règles du texte FRTB pour calculer la charge en capital.- Création d’algorithmes de classification et de contrôle des séries temporelles de sensitivités en utilisant lesréseaux RNN et les cellules LSTM .- Réalisation: Des algorithmes Machine Learning et des scripts avec Python et Spark pour le calcul ducapital requis et la détection des problèmes du calcul des sensitivités.- Mots clés : Hadoop, Scala, Spark, Linux, Pytorch, LSTM, Anomaly Detection, RNN, méthodologie Agile
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Formations
- Diplôme National d'IngénieurEcole nationale des sciences de l'informatique2018
- Diplôme des Études Universitaires Générales-DEUGInstitut Préparatoire aux Études d’Ingénieurs2015
Certifications
- AWS Certified Solutions Architect - AssociateAmazon2020
- AWS Certified Cloud PractitionerAmazon2020