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Mor N.MN

Mor N.

Ingénieur Data & IA — Automatisation & Web Apps

690 €/jour
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Mor

J’aide startups & PME à passer de l’idée au MVP en 2–6 semaines. Ingénieur Data & IA avec socle DevOps/QA, j’automatise vos flux (ETL/ELT), je conçois des agents IA/LLM connectés à vos outils (Notion/Slack/CRM) et je livre des web apps/e-commerce “performance-first”.
Expériences en env. exigeants (Euronext – TQA, PMU – SysOps, Swappy – Back-end/DevOps).

Stack : Python, SQL, AWS, Docker, Terraform, Kafka, Make/n8n, Cypress/k6.

Méthode : atelier 90 min → SoW 1 page → sprints courts, KPIs & transfert.

TJM 690€, dispo rapide.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • NEEKOCODE — Tech Lab & Digital Engineering Agency
    Independent IT Engineer | Data & AI Trainer
    septembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)
    Paris, France
    NEEKOCODE le micro-studio d’ingénierie que j'ai fondé. Avec mes collaborateurs, j’aide les startups/PME à passer de l’idée au MVP en 2–6 semaines : web & e-commerce, pipelines data, agents IA/LLM, et automatisation (Make/n8n/Zapier + code). Nous prenons aussi des missions de formation (Data, IA, DevOps). Nous intervenons régulièrement dans des écoles d'ingénieur comme l'école IPSSI.

    Ce qu'on fait:

    • Cadrage express (atelier 90 min) → SOW 1 page → delivery en sprints courts.
    • Web/e-commerce (Woo/Shopify) “performance-first” avec KPIs (Lighthouse ≥90, LCP <2.5s) et GA4.
    • Data & IA : ETL/ELT, feature stores légers, LLMs/agents connectés (Notion/Slack/CRM).
    • Automation: CRM + formulaires (Airtable/Tally) reliés à Make/n8n, dashboards & alerting.
    • DevOps/QA : CI/CD (GitLab/Jenkins), Docker, tests E2E (Cypress/Playwright) & perf (k6/JMeter), observabilité (Grafana/Prometheus/ELK).
    • Formations (1–3 j) : Python/Data, LLMs & agents, CI/CD & bonnes pratiques.

    Stack
    Python (Flask), Node/Nest, React • AWS (EC2/S3/IAM), Terraform, Docker • Cypress/Playwright, k6/JMeter • SQL/NoSQL • Make/n8n/Zapier.

    Résultats typiques
    • Boutique en ligne opérationnelle en 4–5 semaines (cata, taxes, paiements, SEO).
    • Agent IA branché au knowledge interne (Notion/Docs) avec routage Slack/Email.
    • Pipeline ELT vers BigQuery/Snowflake + reporting autos.
    • Prospection & support semi-automatisés (Airtable + Make) avec suivi CRM.
    Data Engineering (ETL/ELT) LLMs & GenAI / AI Agents QA Automation (Cypress/Playwright) Make/n8n/Zapier Data & IA training
  • PMU
    QA SysOps Engineer
    DIVERTISSEMENTS & LOISIRS
    juin 2024 - mars 2025 (9 mois)
    Paris, France
    Contexte
    Modernisation du SI de paris (réseau de ~14k points de vente) : bornes self-checkout et équipements buralistes. Équipes applicatives Front (React dans des conteneurs exécutés sur les devices) et back-office, avec interconnexion AWS/IoT. Mission transverse SysOps.

    Rôle
    Couches basses & qualité : fiabiliser l’enrôlement des terminaux, exécuter/automatiser des tests fonctionnels & non-régression sur matériels dédiés, outillage et documentation.

    Ce que j’ai fait (concret)
    • Prise en main et utilisation du framework de tests interne (unitaires/acceptance) sur parcours d’enrôlement & réseau.
    • Écriture/amélioration de scripts Bash (déploiement, collecte de traces, contrôles) + transferts scp.
    • Exécution de campagnes de tests sur bornes et équipements buralistes ; remontée d’anomalies et reporting.
    • Contribution au workflow d’automatisation existant et à la documentation/SOP pour l’équipe SysOps.
    • Support bas niveau : OS/containers, connectivité vers backends, prérequis d’auth/autorisation.

    Environnement
    Linux/Bash, Docker (containers côté device), scripts déploiement, AWS/IoT (contexte), Fronts React sur équipements.

    Impact
    Process d’enrôlement et vérifications plus fiables et reproductibles, meilleure traçabilité des tests et réduction des retours récurrents liés aux prérequis des devices.

    Compétences pertinentes
    • Linux & Bash
    • Tests fonctionnels / non-régression (sur équipements)
    • Docker (côté device)
    • Automation & scripting
    • AWS/IoT (contexte d’intégration)
    Linux & Scripting (Bash/Python) AWS IoT Jira Xray Test de non regression Tests fonctionnels
  • Euronext
    Technical QA Analyst
    novembre 2023 - juin 2024 (7 mois)
    Paris, France
    Contexte

    Équipe TQA sur applications de marché (ex. MTX/MTXD, PTB). Forte exigence performance/latence (réglementation MiFID II, rôle clé dans l'intégration de la banque italienne Borsa Italiana sur l'application Matrix Derivates - MTXD).

    Rôle
    Contribuer aux tests (E2E/perf), à l’outillage et à la reproductibilité des campagnes sur environnements de test.

    Ce que j’ai fait (concret)
    • Rédaction/exécution de scénarios dans Jira/Xray ; gestion de jeux de données avec DBeaver.
    • Lancement et suivi de jobs Jenkins ; utilisation de scripts Ansible pour déploiements sur envs de test.
    • Collecte/lecture de KPIs (Kafka, métriques système/DB) et tableaux Grafana pour l’analyse.
    • Contribution à la documentation (wiki GitLab) et à l’onboarding outillage.
    • Environnement. Jenkins, Ansible, GitLab, Jira/Xray, DBeaver (SQL), Kafka, Grafana, AWS (EC2/S3), Bash.

    Impact
    Campagnes plus reproductibles, visibilité accrue via KPIs/dashboards, meilleure traçabilité des résultats.

    Stack & Compétences pertinentes
    • QA Automation / E2E & perf
    • Jenkins / CI
    • Ansible
    • Kafka & observabilité (Grafana)
    • SQL / DBeaver
    Apache Kafka QA Automation / E2E & perf Jenkins / CI SQL / MySQL / Oracle Ansible

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Formations

  • Expert in Computer Science and Information Systems
    IPSSI
    2023
    Expert in Computer Science and Information System (RNCP Level 7 – Master's Equivalent) – Valedictorian Specialization: Big Data, AI & Software Development

Compétences

Catégories