-Fullstack developper pour une startup dans le domaine du divertissement pour enfants. -Création d'un client léger pour visionner des vidéos avec système de contrôle parental. -VueJS / Vuetify / API Django / documentation Sphinx / Nginx / Docker - docker-compose.
• Creation of a software in Python for workstation con?guration compliance analysis (xccdf). Client: Exomind. • Lead dev support for a tech startup on entertainment for kids (client: Memorandum): – Creation of a dashboard to monitor users provenance, clicks and contents retrieved on a website + API (VueJS + Django Rest Framework) – Code review and automation of pre-established Django code (Sphinx) – containerisation and orchestration of the micro-services part of the web insfrastructure (Docker) – automatic creation of SSL certificates for HTTPs (certbot, nginx, docker) – migration of the media ?les to Google Cloud Storage – GUI app for Mac / Windows (Quasar, VueJS, Vuex) + Single Page Application. • Creation of Single Page Application (SPA) to create, edit and register invoice data for entrepreneurs (Vue.JS front / Flask Backend, SQLAlchemy, Google PubSub, CI/CD, TravisCI, Docker) • Created automated tests suite to assess that the internals of a user order creation are working correctly. (Selenium).
• Created a Mac and Windows GUI app that scrapes data on-demand, for a digital marketing agency (Qt, BeautifulSoup ). Client: Flash Design. • Web-scrapping of dynamic contents for a startup in sport games (Selenium, reverse engineering, Postman ). Client: Content Arena. • Data Mining / Recommendation system for an e-commerce website. – Creation of a recommendation engine to increase the conversion rate of an e-commerce retail store for new visitors and visitors who subscribed to a weekly newsletter (25% increase in conversion rate among new visitors, 30% increase in conversion rate from subscribed visitors) (NLP). – ML to improve predictions of expected delivery time after order payment (average error on delivery time from 1.3 days to 0.7 days).
Logiciel lourd développé en Python qui comprend une suite de parsers et runners pour extraire et valider des données de configuration de formats divers (.txt, .xml, .csv, archives tar, zip, etc.), et le soumettre à des règles de validation énoncées sous la forme d'un XCCDF. Le besoin central du client était de livrer une solution documentée et évolutive, dans l'objectif final que l'équipe reprenne l'outil et puisse développer leurs propres parsers et runners à venir intégrer sous forme plug-and-play à l'outil.
Developed an end-to-end Python tool to preprocess, map and validate financial client data according to a newly implemented European regulation data model.
Mes compétences
Vue.js, SQLAlchemy, Sphinx, Selenium, REST API, REST, R Language, Python, Postman, Pandas, NumPy, MySQL, Machine Learning, Kubernetes, Keras, GitHub, Flask, Docker, Django, Deep learning, Data Mining, AWS
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