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Projekt- und Berufserfahrung
- VirteemDéveloppeur PythonHIGHTECHFebruar 2024 - Juli 2024 (5 Monate)Création de A à Z de la partie backend du SaaS "Virteem Companion", un assistant de recherche d'information documentaire et d'onboarding basé sur l'IA.🧬 Conception de l'application🔸 Prise en compte des besoins client et utilisateur🔸 Etablissement d'un cahier des charges détaillé🔸 Echelonnage des tâches sur plusieurs sprints🔸 Création de la stack technique (FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, docker-compose)🛠 Développement de l'application🔸 Création du modèle de données ainsi que des schémas Pydantic et des fonctions de CRUD🔸 Développement des endpoints HTTP et paramétrage de l'application🔸 Gestion de l'authentification (OAuth2.0), des permissions à plusieurs niveaux, du chiffrage des données sensible, ainsi que de la compartimentation des environnements utilisateurs🔸 Ebauche d'implémentation Celery afin de permettre l'ajout rapide d'asynchronicité et de répartition des tâches en queues dédiées🔸 Intégration de modules de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de génération par LLM (Large Language Models) au sein de l'API🔸 Harmonisation de l'API RESTful (avec un documentation détaillée Swagger) mais servant l'UI/UX du frontend🔸 Suivi agile du développement avec l'équipe, et maintenance de l'outil
- SEOQuantumDéveloppeur PythonSOFTWARE-HERSTELLERFebruar 2023 - Heute (3 Jahre und 4 Monate)Développement et maintenance d'applications d'audit de performance SEO et de génération automatique de texte pour nos clients.🛠 Développement d'applications🔸 Création et amélioration continue d'API REST avec Python et FastAPI🔸 Développement d'outils de génération de texte orientée vers le SEO avec OpenAI et Anthropic🔸Création d'un module de web scraping distribué avec Scrapy, Celery et Redis🔸Maintenance et mise à niveau continu de l'existant (versions et environnements Python, version des application de production, etc.)🛳️ DevOps🔸 Conteneurisation de diverses applications avec Docker🔸 Développement des algorithmes de déploiement continu avec Gitlab CI🔸 Agencement des multiples applications de l'entreprise entre elles avec Docker-Compose🔸 Maintenance d'un cluster Kubernetes avec Terraform sur OVH📈 Machine Learning🔸 Développement d'un module de clustering sémantique avec HDBScan🔸 Maintenance des modèles de ML utilisés🔸 Création d'un module d'embeddings et de comparaison sémantique de pages web
- EarlyTracksNLP & Python ProgrammerMEDIZINAugust 2020 - September 2022 (2 Jahre und 1 Monat)Bruxelles, BelgienDéveloppement et maintenance d'applications de traitement automatique du langage dans le milieu hospitalier, ainsi que d'applications de backend en Python.🛠 Développement d'applications🔸 Création et amélioration continue d'API REST avec Python et FastAPI🔸 Conception et programmation d'un package de traitement automatique du langage🔸 Maintenance et mise à niveau continu de l'existant (versions et environnements Python, version des application de production, etc.)🔸 Création d'outils d'annotation de texte pour permettre la génération de jeux de données annotés📈 Machine Learning et NLP🔸 Création et amélioration continue d'algorithmes d'extraction d'entités nommées (NER), d'anonymisation de données sensibles, de pré-traitement et post-traitement de données médicales complexes🔸 Déploiement en production et maintenance des modèles de ML utilisés par nos clients🔸 Création d'embeddings adaptés au langage médical spécifique franco-néerlandais🛳️ DevOps🔸 Conteneurisation de diverses applications avec Docker🔸 Développement des algorithmes de déploiement continu avec Gitlab CI🔸 Agencement des multiples applications de l'entreprise entre elles avec Docker-Compose🔸 Evolution de l'hébergement de notre plateforme vers AWS👨💼 Vie d'entreprise🔸 Supervision et formation d'équipes d'annotateurs de données médicales🔸 Membre d'une équipe Agile SCRUM🔸 Communication quasi constante en anglais au sein d'une équipe internationale et multilingue
Bewertungen
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Ausbildung und Abschlüsse
- Master en traitement automatique du langageUniversité d'Uppsala (Suède)2020Acquisition d'un large éventail de compétences dans le but d'automatiser le traitement du langage naturel : 🔸 Bases théoriques et pratiques du machine learning (Python, PyTorch, Keras) 🔸 Techniques de gestion de données à portée linguistique 🔸 Théorie linguistique (dependency parsing, constituency parsing, recherche documentaire, philologie appliquée) 🔸 Mathématiques appliquées au traitement du langage, à la recherche et au machine learning 🔸 Mémoire de recherche sur un semestre sous la supervision du professeur Joakim Nivre. Publication : http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A1436746&dswid=-9248 🔸 Techniques avancées de programmation Python (algorithmes de recherche et de tri, programmation orientée objet, traitement du langage)