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Développeur fullstack Python senior.
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Django monolithique, FastAPI + Next.js/React.js, PostgreSQL, Docker, AWS. 8 ans sur un produit SaaS B2B en production. Bilingue français/anglais. Parlons de votre projet.
Création et développement d’une plateforme d'engagement solidaire qui mobilise des salariés sur des projets associatifs pour le compte d'entreprises clientes, en solo puis en équipe resserrée.
Responsabilités :
- Développement de la plateforme de services en Django monolithique, puis de la marketplace en FastAPI + Next.js/React.js.
- Développement et intégration d'algorithmes de machine learning pour le matching de compétences (embeddings, Scikit-Learn).
- Gestion de l'architecture logicielle et de l'infrastructure (Docker, CI/CD, AWS).
Résultats :
- +40 000 jours d’engagement au profit d’associations.
- +4 000 utilisateurs en mission solidaire.
- +50 000 collaborateurs mobilisables auprès des entreprises clientes.
Environnement : Python, Django, FastAPI, React, Next.js, PostgreSQL, Scikit-Learn, Pandas, Docker, AWS.
Projet autonome de R&D visant à concevoir et développer des jeux en réalité mixte destinés à être déployés dans des labyrinthes de laser game. L'objectif est de produire des prototypes jouables suffisamment avancés pour lever des fonds ou signer des contrats d’exploitation en laser game.
Responsabilités :
- Conception et développement de deux jeux : un jeu de survie coopératif où le joueur doit récupérer des objets tout en esquivant des ennemis, puis un rail shooter où le joueur est placé dans une cabine d'ascenseur et affronte des robots hostiles au fil des étages d’un immeuble.
- Développement d'une technologie d'affichage des autres joueurs réels dans l'espace virtuel de la cabine d'ascenseur, permettant une coprésence physique / virtuelle en temps réel.
- Gestion de l'intégralité du pipeline de développement Unity : gameplay, UI, intégration d'assets de l’Unity Asset Store, builds, déploiement sur casques.
- Production de démos jouables pour présentation à des investisseurs et partenaires commerciaux.
Environnement : Unity, C#, Pico 4 Ultra Enterprise et SDK, Meta Quest 3 et SDK, XR Interaction Toolkit, Unity Asset Store.
Projet autonome de R&D visant à développer un moteur d'intelligence artificielle capable d'analyser des CV, d'en extraire les compétences et de prédire les compétences futures d'un collaborateur à partir de son parcours passé.
Réalisations :
- Phase exploratoire en Jupyter Notebook : analyse de données, feature engineering, expérimentation de modèles de prédiction de compétences.
- Développement de pipelines pour l'extraction de compétences à partir de CV et de dossiers de compétences : tokenisation, embeddings sur les textes de CV et référentiels de compétences.
- Entraînement de modèles de machine learning pour la prédiction de compétences, puis le matching collaborateurs / missions dans le cadre d’une intégration avec Kolabee.
- Expérimentation d'une approche deep learning avec TensorFlow (architecture à base de layers), abandonnée par manque de données d'entraînement suffisantes.
Environnement : Python, Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, FastAPI, PostgreSQL, NLP (embeddings, tokenisation).
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