Software Engineering Student

Intégration au sein d'une large équipe de développement dans un projet de migration stratégique visant à remplacer les applications héritées COBOL et EGL par une stack moderne .NET et Blazor.

• Application des principes de Clean Architecture et Domain-Driven Design (DDD) pour restructurer l'architecture applicative.
• Utilisation de techniques de prompt engineering pour accélérer les tâches de développement et améliorer la productivité.
• Développement et migration de fonctionnalités applicatives en utilisant .NET (C#) et Blazor en remplacement de l'héritage COBOL et EGL.
• Gestion et interrogation des données applicatives en utilisant Microsoft SQL Server.
• Collaboration avec une large équipe de développement en suivant la méthodologie Agile (Scrum).
• Préparation et livraison de présentations et démonstrations de projet aux clients.

Conception et développement d'un chatbot IA complet à partir de zéro, du traitement des données jusqu'au déploiement des interfaces utilisateur sur plusieurs plateformes.

• Prétraitement et nettoyage des données en utilisant des scripts Python et des techniques standard de traitement du langage naturel (NLP).
• Entraînement des modèles de données en utilisant BERT, GPT et PyTorch.
• Implémentation de l'architecture micro-services avec FastAPI et Spring.
• Développement de l'interface frontend du chatbot en utilisant React (web) et React Native (mobile).
• Stockage des données applicatives en utilisant MongoDB.
• Suivi de la méthodologie Agile (SCRUM) et collaboration via Azure DevOps.

Développement d'un système complet de contrôle d'accès basé sur la reconnaissance faciale, intégrant un backend robuste et une interface desktop ergonomique.

• Développement d'une solution de reconnaissance faciale par intelligence artificielle en utilisant une bibliothèque Python spécialisée.
• Conception de l'interface frontend de l'application desktop en utilisant le framework Electron.
• Implémentation du backend avec le framework Flask.
• Utilisation de SQLAlchemy comme couche ORM pour la gestion des données.
• Assurance de la gestion de version du code en utilisant GitHub.

Conception et développement d'un système intelligent de gestion de l'irrigation basé sur l'IA et l'Internet des objets, optimisant la consommation d'eau et la santé des cultures.

• Collecte de données en temps réel relatives à l'humidité du sol et aux conditions environnementales en utilisant des capteurs IoT.
• Application de modèles d'IA pour la prédiction de la demande en eau et la détection des maladies des cultures.
• Traitement d'images avec YOLO pour détecter le stress hydrique dans les plantes.
• Ajustement automatique de l'irrigation en fonction des prévisions météorologiques et des données collectées.
• Développement d'un système d'alerte en temps réel pour optimiser l'utilisation de l'eau et la santé des cultures.