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Pierre R

développeur python/ django / flask

Paris, France

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Préférences

Déplacement
Travaille en partie dans vos locaux et en partie en télétravail
Zone d'activité
  • Caen et 100km autour
  • Paris et 100km autour
Durée de mission
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois

Vérifications

  • E-mail vérifié
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Compétences (7)

Pierre en quelques mots

Développeur backend depuis plus de 3 ans, geek et entrepreneur, j'ai eu la chance de participer à plusieurs projets backend.

Diplômé de 42 après une reconversion professionnelle. Anciennement directeur commercial. J’aime allier mes deux spécialités qui sont le commerce et le développement.

Je serais heureux de mettre a disposition mes compétences pour mener a bien tous vos projets Backend, Api, DevOps.

Expériences

juin 2018 - août 2018 | Paris, France

Agence & SSII

WEBEDIA

Développeur Backend PYTHON

Create data dashboards and reports
◦ Back-End:
Connexion d’Api Externe avec agrégation et traitement des données.
Mise en place du scaling serveur sur G.C.P
Uniformisation des datas pour créer des datasets mergeable
Prise en charge des formats C.S.V comme source de données avec detection automatique des
champs dates, dimensions et metrics.
integration de notebooks jupyter
∗ Stack :
Python 3.6, PostgreSQL, Docker, Redis, RabitMq
∗ Librairies / Framework :
Pandas, Numpy, matplotlib, heapq
septembre 2018 - juin 2019 | Paris, France

Agroalimentaire

foodvisor

Lead Tech Backend PYTHON

Application Mobile de suivi alimentaire
Analyse de la composition d’une assiette à partir d’une photo
◦ Back-End:
Développement de nouvelles fonctionnalitées
Optimisation des performances de l’A.P.I pour accepter un niveau minimum de 6oo rqs
Refonte de l’architecture serveur sur A.W.S
Mise en place de Data lake pour la team R&D
Création d’un nouveau système de recherche d’aliment avec Elasticsearch sur une base de 18 000 foods dans 6
langues
Création d’un Dashboard a destination des équipes marketing et produit.
Intercommunication des A.P.I internes entre la partie Backend et RD (Analyse d’images)
∗ Stack :
Python 3.6, PostgreSQL, Docker, Redis, RabitMq, Elasticsearch, MongoDb
∗ Librairies / Framework :
Django, Pandas, Numpy, heapq, Celery, OpenCV

1 recommandation externe

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Langues

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