À propos de Vincent
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- Société GénéraleDéveloppeur Fullstack JSoctobre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 8 mois)FranceDéveloppement de la plateforme d'intermédiation entre juriste et collaborateur de la SG ayant d'une besoin d'aide juridique. Équipe: 1 PO, 1 PPO, 1 Scrum, 1 Tech Lead, 6 développeurs, 2 graphistes Environnement technique: Javascript, Typescript, React, NextJS. Postgres, Docker, Kubernetes, NestJs, redux, bootstrap, Jest, AWS, MacOs, Windows, Github, Gitlab• Développement de différents micro-service/APIs REST sur des specification OpenAPI dans le but de requêter nos données.• Mise en Place de CI/CD avec des Github actions.• Implémentation de tests unitaires avec Jest dans l'approche TDD.• Développement d'une application front-end en React pour les utilisateurs de la SG et d'un back office pour les administrateurs.• Déploiement sur Docker/Kubernetes sur les environnement on premise de la SG et sur AWS.
- MextDéveloppeur FullStack JSdécembre 2020 - octobre 2021 (10 mois)Paris, FranceDéveloppement d'une application de salon/conférence en ligne (Exemple salon de l'agriculture, salon étudiant…) dans le Metaverse. Équipe: 1 Tech Lead, 3 développeurs Environnement technique: Javascript, Typescript, React, Nextjs, Graphql, Postgres, Docker, Kubernetes, NestJs, redux, TailwindCSS, Netlify, Github• Développement de différents micro-service/APIs REST.• Mise en Place de bon Patterns de développement comme l'injection de dépendance et les repository générique.• Implémentation de tests unitaires dans l'approche TDD.• Déploiement sur Netlify.
- Capital Fund Management (CFM)Data Engineerseptembre 2019 - décembre 2020 (1 an et 3 mois)Paris, FranceDéveloppement, maintenance et orchestration des pipelines de traitement de donnée à destination de model d'IA pour le trading sur les marchés actions. Équipe: 1 PO, 1 Tech Lead, 3 data engineers Environnement technique: Python, Spark, Hive, Airflow, Docker, Kubernetes, Kafka, Tableau, Jupyter NoteBook, Flask, Angular, Postgres, Red Hat• Création de pipeline de traitement de donnée afin qu'il puisse être consommé par les model d'intelligence artificielle et le reporting sur Tableau.• Industrialisation des models IA: co-développer avec les Data Scientist le model d'IA dans un environnement Python Spark.• Analyse et optimisation des différents script en production.• Mise en place de micro-services/APIs afin de pouvoir requêter nos données avec Flask.• Orchestration des différents pipeline sur Airflow• Développement d'un back office permettant à l'équipe de manager et suivre en temps réel l'application
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Formations
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- Master en ManagementSKEMA BS2019