À propos de Frédéric
Engineering Manager / Tech Lead — Coach Craft (100 % remote)
5 ans d’industrialisation logiciel : Angular · Spring Boot · Python · Azure
Dont 3 ans de lead d’équipe | 1 an de coaching transverse
Ce que je propose
- Refonte & industrialisation : Clean Architecture, DDD, CQRS, CI/CD
- Delivery accéléré : passage releases mensuelles → déploiements quotidiens, qualité mesurée
- Leadership & mentoring : animation Event Storming, montée en compétences Tech Leads
- Impact et sens : projets à valeur durable, collaboration étroite produit-tech-utilisateur
Ce que je cherche
- Mission ≥ 6 mois
- Disponibilité : préavis 3 mois
- TJM indicatif : 750 H.T.
- Full-Remote (déplacements ponctuels ≤ 2 jours / mois)
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- TotalEnergies Digital FactorySoftware Craftsmanship CoachENERGIEnovembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)Paris, FranceMission : Accompagner les squads pour garantir des produits scalables, maintenables et alignés aux enjeux business.Exemple de réalisations :
- Mise en place des meilleures pratiques TDD, BDD, DDD, CI/CD, Clean Architecture pour maximiser la qualité et la rapidité de delivery.
- Animation d'ateliers de Domain Mapping, Event Storming, Context Mapping pour renforcer la prédictibilité et l'alignement produit-tech
- Mentorat des Tech Leads sur leur posture et coaching des développeurs sur la vision produit, l'architecture et l'industrialisation des process
- Atténuer la dette technique en l'intégrant aux roadmaps produit pour assurer robustesse et évolutivité.
- Accompagnement d'une squad au quotidien pour une refonte total d'un outil de certification de produits biosourcés en visant une qualité maximale et un maximum d'évolutivité au vu du métier très changeant autour de la certification.
Impact : Meilleure prédictibilité, réduction des frictions tech/business, accélération du delivery. - TotalEnergies Digital FactoryTechnical LeadENERGIEnovembre 2021 - octobre 2024 (2 ans et 11 mois)Paris, FranceMission : Encadrer des squads et assurer l'industrialisation de solutions critiques dans un environnement complexe.Exemples de projets clés :Monitoring et optimisation des émissions CO2 Déploiement sur d'autres raffineries en moins d'une journée malgré des infrastructures et des besoins hétérogènes.
- Back-office avancé permettant aux opérateurs de configurer leurs raffineries sans intervention IT.
- Architecture data scalable avec un modèle SQL normalisé et des vues agrégées multiniveaux.
- Accompagnement d'un développeur junior jusqu'à son passage en Tech Lead.
Impact : Standardisation du suivi CO2, réduction des coûts de déployabilité, autonomie métier.Stack : Angular, Spring Boot, Python, Azure SQL, Event Hub, IoT, Datalake, Terraform, CQRS, MLOps.SaaS centralisé de gestion logistique de plateforme de raffinage.- Remplacement des process Excel dispersés par une solution SaaS de suivi logistique en temps réel.
- Mise en place d'un serveur WebSockets dédié pour une édition collaborative.
Impact : Adoption immédiate, gain d'efficacité opérationnelle, réduction des erreurs humaines.Stack : Angular, FastAPI, PostgreSQL, NodeJS, WebSockets, CI/CD, Github Actions, Azure Functions. - TotalEnergies Digital FactorySoftware Engineer FullstackENERGIEseptembre 2020 - novembre 2021 (1 an et 2 mois)Paris, FranceMission : Développement et optimisation de solutions web et data.Exemples de projets clés :Optimisation des transports offshore Réduction des trajets et optimisation du scheduling des vols.
- Analyse des incohérences de déplacement, permettant une réduction des trajets inutiles.
- Optimisation du routing des vols pour améliorer l'efficacité logistique.
Impact : 20 % d'économies sur les coûts logistiques.Stack : Angular, Spring Boot, Python (Pandas), Azure SQL, Terraform, API Rest & Soap, CI/CD Azure DevOps.Optimisation du raffinage.- Développement d'un modèle de machine learning exploitant les prévisions météo et des données IoT.
- Stabilisation du process de raffinage malgré des contraintes complexes de données.
Impact : Amélioration du rendement et réduction des pertes de matières premières.Stack : Python, Data Science, Azure Functions, IoT, Event Hub, CI/CD Azure DevOps.
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Formations
- Architecte en Technologie du NumériqueÉcole 422021Compétences techniques développées : - C avancé : gestion fine de la mémoire, pointeurs, optimisation CPU/RAM, débogage (gdb, valgrind). - Algorithmie & structures de données : backtracking, tris, graphes, heuristiques. - Unix / Bash : appels système, signaux, processus, termcaps ; Makefiles fiables et portables. - Versioning & qualité : Git rigoureux, branches propres, revues de code systématiques, tests unitaires. Compétences transverses développées : - Autonomie & auto-apprentissage : recherche dans la documentation primaire (man pages, RFC, code source), prototypage rapide, autodidaxie et adaptabilité. - Travail en petite équipe (2-4 personnes) : découpage fonctionnel, intégration continue, communication technique claire. - Rigueur & norme de code : respect d’un style commun, documentation concise, peer review très regulieres - Gestion de la pression : livrables évalués en soutenance par les pairs, challenges réguliers, priorisation des tâches. - Résolution de problèmes complexes : méthode hypothèse → test → analyse, diagnostic bas-niveau. En synthèse, le cursus 42 m’a apporté : - Une base système & algorithmique solide pour comprendre ce qui se passe « sous le capot ». - Une méthode d’apprentissage rapide et structurée, utile pour monter en compétence sur n'importe quelle nouvelle stack. - L’habitude d’écrire, tester et expliquer du code robuste à des pairs, préfigurant mes rôles de Tech Lead et de Coach Craft.
- Baccalauréat ScientifiqueLycée Henri Moissan2011
Certifications
- Azure Fundamentals (AZ-900)Microsoft2022