Ingénieure en informatique et spécialisée en génie logiciel, conceptrice et développeuse Java avec 11 ans d'expérience, je me suis orientée vers de l’expertise technique en développement et nouvelles technologies, notamment en environnement Java/Web et en frameworks Java Open Source.
Mon cursus d'ingénieur m'a permis d’acquérir des connaissances variées dans différents domaines tels que la conception de logiciels, les systèmes et réseaux, les bases de données, le Web et le développement objet. Cette polyvalence dans mon parcours me permet aujourd’hui de pouvoir m’adapter rapidement aux différentes techniques utilisées dans les projets auxquels je participe.
Minutieuse, autonome et d’esprit curieux, je m’intéresse aux nouvelles technologies et aux pratiques du génie logiciel qui tendent à améliorer la qualité des développements (craftsmanship, clean code, agilité, TDD, DDD, intégration continue, etc). J'aime travailler en équipe Agile, et notamment en pair et mob programming.
-- Je ne suis pas mobile en dehors de Bordeaux Métropole sauf télétravail --
Projet: Détection en temps réel de bots/crawler- Étude des solutions existantes- Mise en place de fluentd pour l'écriture des logs de requête dans un topic Kafka- Conception et développement d'applications Kafka Stream pour enrichir les logs de requêtes, agréger des statistiques, créer des jeux de données pour l’entraînement des algorithmes de machine learning- Développement Java d'API SpringBoot / Azure Cosmos DB
Projet: Deep learning pour l'analyse d'images des produits- Étude comparative de différentes technologies de deep learning- POC en Python/Tensorflow- Images Docker et déploiement des algos et prédictions sur Kubernetes- Driver Tensorflow filesystem pour Azure Blob Storage (C++/Bazel)- Benchmark d'API Python (Ceph/S3, Azure, Google Cloud Storage)- Stack ELK pour la visualisation des métriques de prédiction
Projet: Géolocalisation pour le moteur de recherche de Cdiscount- Etude des moteurs de recherche les plus utilisés sur le marché- Implémentation d'un proxy au dessus de SolR permettant de lancer et enchaîner les étapes du processus de recherche sur chacun des shards en asynchrone- Déploiement de l'architecture microservices Java (Spring Boot + stack Netflix) sur Kubernetes- Déroulement des jeux de tests avec Gatling afin de tester les performances et la scalabilité des différentes solutions testées pour chaque brique de l'architecture