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Thibaut Dayde

developpeur javascript ( node.js / vue )

Peut se déplacer à Lyon

  • 45.7539
  • 4.84699
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Thibaut.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Thibaut.

Localisation et déplacement

Localisation
Lyon, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Lyon et 50km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Influence

Github

Github : Areskul Areskul
  • 1 Followers
  • 19 Repos
  • 0 Gists

Langues

Catégories

Compétences (30)

  • Langages
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Thibaut en quelques mots

Je suis spécialisé dans le développement fullstack (front-end et back-end).

J'interviens principalement dans les tâches suivantes:

  • Création et déploiement de sites
  • Création d'interfaces attractives et modernes.
  • Ajout de nouvelles fonctionnalités
  • Mise en place d'intégration et de déploiement continu ( web et mobile PWA)
  • Recommendations d'architecture
  • SEO (Optimisation pour moteurs de recherches)

Technologies Maitrisées

  • Front-End: Vue.js et son ecosystème (Vuex, Vue-store, Nuxt.js, Vuetify... )
  • Back-End: Node.js (Typescript/Javascript).
  • Bases de données: PostgreSQL, MySQL, NoSQL ( MongoDB, IndexedDB ).

Je peux travailler sur un projet en totale autonomie ou m’inclure au sein d’une équipe projet avec facilité.

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

Laboratoire de Biologie et Biométrie Evolutive (LBBE)

Biotechnologies

Développement et test d'un mappeur de gènes

Lyon, France

avril 2019 - juin 2019

Objectif de la mission: Développement et Analyse d'un logiciel visant à quantifier les gènes exprimés dans un tissu.

Technologies utilisée:

  • Julia, afin de bénéficier de la syntaxe simple de Python et de la puissance de calcul de plusieurs processeurs.
  • R, pour réaliser des tests statistiques sur des jeux de données volumineux.
  • Exploitation visuelle des résultats en html/css.
  • Audit de code et gestion des versions avec Git/GitHub.
  • Justification des choix pris dans la rédaction du code avec Jupyter Notebook.
  • Création et maintient de la documentation en Markdown.

2 recommandations externes

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Formations