Description

Je conçois et opère des pipelines data temps réel en production, de l'ingestion capteur au dashboard client, en passant par la mise en production de modèles de classification pour qualifier la donnée et l'enrichir. Expérience majeure en research-to-prod.

Tarif négociable pour première collaboration.

Domaines d’expertise

Langues

Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

SequoIA Analytics
Lead Software Engineer — Plateforme data temps réel
TRANSPORTS
octobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 8 mois)
Nice, France
Seul développeur logiciel de SequoIA Analytics, startup de monitoring trafic routier par fibre optique (technologie DAS : Distributed Acoustic Sensing). Conception, développement et exploitation de l'ensemble de la stack technique en production.

Périmètre technique

- Pipeline de traitement signal temps réel : ingestion des données acoustiques capteur, détection et classification de véhicules, calcul de trajectoires (Python, NumPy, algorithmes de signal processing)
- Infrastructure data distribuée : Kafka pour le streaming événementiel, ClickHouse pour le stockage analytique haute fréquence, Redis pour le cache temps réel
- Backend applicatif : API Django, authentification, gestion des clients et des capteurs déployés
- Frontend de visualisation : dashboard temps réel React avec cartographie Mapbox et deck.gl, communication WebSocket
- Observabilité : stack OpenTelemetry (logs, métriques, traces) et CI/CD sur l'ensemble du monorepo

Réalisations notables
- Déploiement production sur 80 km de fibre instrumentée, soit ~16 000 points de mesure acoustique, avec ingestion continue de ~5 Mo/s de données signal brut
- Accélération x7.5 du pipeline de traitement DAS par parallélisation et optimisation mémoire GPU
Mise en place d'une suite de tests de régression sur le pipeline signal
- Représentation technique de l'entreprise à Intertraffic Amsterdam 2026

Environnement : startup early-stage, itération rapide, interaction directe avec clients industriels et équipes R&D.
Apache Kafka Django Python torch SQL
Lunatech
Développeur
TRANSPORTS
juin 2023 - août 2023 (2 mois)
Netherlands
Réalisation d'un simulateur de capteurs automobiles variés (vitesse, pression) selon des courbes heuristiques précises.
Scala Python Git Cassandra
Nantes Université
Data Engineer (alternance)
SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
septembre 2021 - septembre 2024 (3 ans)
Nantes, France
Maintenance et extension de la stack d'aide de prise à la décision et pilotage.
Data warehouse, alimentation, mise en qualité de la donnée adressée et présentée aux décideurs, notamment l'administration principale de l'Université.
Talend SQL Python Data visualisation ETL