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Selim L.SL

Selim L.

Ingénieur Data & Full-Stack

450 €/jour
Lille, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Selim

Je conçois, construis et opère des plateformes data de bout en bout : de
l'ingestion de la donnée brute jusqu'au dashboard en production. Vous avez
un seul interlocuteur pour toute la chaîne — pipeline, base de données, API,
interface, déploiement et monitoring — pas seulement une couche.

Mon parcours vient de la recherche : double Master à l'Université de Lille
(Informatique + Machine Learning) et expériences R&D chez Inria et Vade
Secure (sécurité, systèmes distribués, ML). Depuis 2023, j'applique cette
rigueur à ma propre plateforme, que je développe et opère seul, en
production :

— Plateforme open data française : SIRENE (40 M+ d'entités), DVF, DPE —
datalake Parquet/DuckDB et explorateur public Next.js.
— Produits SaaS livrés à de vrais clients (dashboards, CRM, authentification).
— Toute l'infrastructure sous-jacente : Docker sur VPS, réseau WireGuard,
PostgreSQL/Redis, monitoring Prometheus/Grafana, sauvegardes chiffrées.

Ce que je peux prendre en charge pour vous :
— Pipeline de données / datalake (Python, Polars, Parquet, DuckDB, PostgreSQL)
— Application web full-stack (Next.js, React, TypeScript, Prisma, Redis)
— Dashboard métier ou data (KPI, visualisation, open data, API)
— Mise en production et exploitation (Docker, VPS, CI, monitoring, backups)
— Intégration d'IA / ML dans un produit existant

Ma façon de travailler : je livre vite, je communique clairement, et j'assume
la production — pas seulement le code. Des patterns d'architecture de niveau
entreprise, avec la réactivité d'un interlocuteur unique.
  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Lille (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Mandarine Academy
    Multi Objective Optimization for Adaptive Recommender System
    mars 2022 - septembre 2022 (6 mois)
    Lille, France
    • • Bibliographic research on recommender systems.
    • • Bibliographic research on multi-objective optimization and its usage with recommender systems (Adaptive Learning).
    • • Database Graph Representation (NetworkX)
    • • Develop an adaptive recommender system based on multi objective optimization (jMetalPy)
  • Vade Secure
    Research And Development Intern
    mars 2019 - septembre 2019 (6 mois)
    Lille, France
    • • Building a phishing-kit analysis environment based on ELK stack.
    • • Developing a phishing-kit hunter (Golang).
    • • Evasions techniques analysis.
  • Inria
    Research Assistant Intern
    janvier 2019 - mars 2019 (2 mois)
    Lille, France
    Stage de recherche à Inria sur la sécurité d'un système d'authentification
    innovant (clavier virtuel / CAPTCHA) et les contre-mesures aux attaques par
    journalisation de frappe.
    Cybersécurité Recherche

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