À propos de Marwa
- Développement d’APIs REST robustes (Flask, FastAPI)
- Optimisation de performances et résolution de bugs complexes
- Mise en place de traitements de données (batch ou streaming)
- Intégration Kafka / RabbitMQ dans des architectures microservices
- Refactoring, amélioration de la qualité du code et ajout de tests
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Expériences
- Synchrotron SOLEIL , FranceIngénieure Backend Python – SeniorCENTRES DE RECHERCHEoctobre 2021 - décembre 2025 (4 ans et 2 mois)Paris, FranceRésumé :Référente Python. développement, maintenance et optimisation d’applications scientifiques critiques pour les laboratoires de recherche, garantissant fiabilité, évolutivité et conformité aux standards technologiques.Réalisations clés :Piloté la migration et le refactoring des applications vers Python 3, renforçant la maintenabilité et la compatibilité.Analysé les demandes d’évolution, défini le périmètre fonctionnel et estimé les charges dans un cadre itératif.Développé et intégré des fonctionnalités critiques, en favorisant la simplicité d’utilisation et la robustesse applicative.Conçu et maintenu des packages Python internes pour standardiser les environnements et simplifier les déploiements.Modélisé et optimisé les bases PostgreSQL et MongoDB pour fiabiliser les traitements scientifiques.Mis en place et maintenu des tests unitaires et fonctionnels, avec documentation technique et guides de déploiement.Coordonné le support technique auprès des chercheurs et assuré l’accompagnement utilisateurs.Environnement technique : Python 3, C++, Jenkins, Git, Jira, Pytest, PostgreSQL, MongoDB.Méthodes : Développement itératif par version
- SAMA PARTNERS Business Solutions GmbH , AllemagneINGENIEUR D’ETUDES ET DEVELOPPEMENT PYTHONCONSEIL & AUDITaoût 2019 - septembre 2021 (2 ans et 1 mois)Mannheim, AllemagneDéveloppement interne : Outil de détection des cyberattaquesCollaboré au sein de l’équipe backend ; responsabilité : modélisation BD, gouvernance & revue de code.Réalisé des maquettes UI pour améliorer l’ergonomie des opérateurs.Implémenté des collecteurs distribués pour la surveillance des serveurs contenant des données sensibles.Analysé les données de cybermenaces via des traitements distribués, produisant des indicateurs exploitables.Développé des APIs REST pour exposer les données traitées.Mis en place des tests unitaires et des pratiques de qualité de code ; rédigé la documentation technique et les guides de déploiement.Participation aux rituels Agile : sprint & poker planning, daily, sprint review, retrospective.Environnement technique : Python 3, Flask, AngularJS, MongoDB, Redis, MariaDB, Kafka, Jira, Jenkins, SonarQube, Gitlab, Enterprise Architect, MockupMéthodes : UML, Agile Scrum (sprints 2–3 semaines)Livraison client – Application de gestion RH (Deutsche Bahn, Deutsche Telekom, …)Ingénieure backend principale — développement backend, conception BD et industrialisation.Rédigé les spécifications fonctionnelles et techniques en collaboration avec les parties prenantes clients.Conçu et modélisé la base de données (diagrammes de classes) pour assurer scalabilité et fiabilité.Développé les APIs et la couche d’accès aux données, en veillant à la robustesse et à la maintenabilité du code.Mis en place les tests unitaires et les revues de code pour renforcer la qualité des livrables.Rédigé la documentation technique et participé activement aux rituels Agile Scrum (sprint & poker planning, daily, sprint review, retrospective).Environnement technique : Python 3, Flask, MariaDB, Jira, Jenkins, SonarQube, Gitlab, Enterprise ArchitectMéthodes : UML, Agile Scrum (sprints 2–3 semaines)
- Kaizen Data , TunisieDATA SCIENTISTCONSEIL & AUDITjuin 2018 - avril 2019 (10 mois)Tunis, TunisieRésumé :Collecte et traitement de données pour construire et maintenir des modèles prédictifs fiables et adaptés aux besoins métier.Réalisations clés :Collecté et nettoyé des données via web scraping pour alimenter les modèles analytiques.Conçu, développé et optimisé des modèles prédictifs (Decision Tree, Random Forest, SVM, GaussianNB, Linear Regression, Neural Networks), renforçant la robustesse et la diversité des approches.Implémenté des pipelines d’entraînement et d’évaluation pour améliorer la robustesse des prédictions.Assuré une veille technologique et intégré de nouvelles méthodes pour faciliter la collaboration et l’amélioration continue.Environnement technique : Python 3, MongoDB, Machine LearningMéthodes : Cycle en V
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Formations
- Diplôme National Tunisien d'Ingénieur en InformatiqueEcole Nationale d’Ingénieurs de Carthage, Tunisie2018
- Diplôme des Études Universitaires Générales, spécialité : Mathématiques et Physique (MP)Institut préparatoire aux études d'ingénieurs de Tunis, Tunisie2015