Dinahasina Ralaivao

• Conception et développement de plusieurs SaaS cloud-native à forte contrainte de scalabilité (équipes réduites, exigence d’efficacité et de simplicité opérationnelle).
• Mise en place d’architectures backend exposant des APIs REST et GraphQL, avec persistance PostgreSQL et optimisation des performances via cache Redis.
• Architecture distribuée : microservices, bus d’événements, Saga chorégraphiée, workflows métiers critiques gérés de manière résiliente et asynchrone.
• Développement full-stack (Next.js, Node.js, FastAPI) intégré dans des systèmes cloud (Google Cloud, VPS), avec mise en production de services orientés produit
• Backend Ethereum intégré aux flux métiers : gestion de la logique de transactions ERC-20, opérations de conversion de tokens on-chain / off-chain et mécanismes d’échange interactifs au sein de la plateforme.
• Conception et évolution d’un ERP temps réel multi-modules (Django / Next.js / Nodejs), couvrant la gestion des opérations et des notifications, avec synchronisation des processus métiers critiques, écoute d’événements en temps réel.

• Développement C++11/C++17 et Python d’extensions pour environnements SIG/CAO (QGIS, AutoCAD, GstarCAD, TerraScan) via APIs natives (ObjectARX, bindings Python).
• Implémentation de modules bas niveau de parsing de formats propriétaires : gestion mémoire, I/O optimisée, buffering et traitement de données massives.
• Pipelines LiDAR multithreads : streaming, réduction de densité, gestion de buffers et optimisation CPU/mémoire en contraintes temps réel.
• Optimisation des accès et du rendu de données géospatiales : chargements/déchargements sélectifs, exploitation de timestamps et minimisation des coûts d’affichage.
• Architecture orientée réutilisation de composants (SOLID), avec couplage C++ bas niveau et couche Python pour interopérabilité SIG/CAO.