Compétences & Matrice Technique

Langage principal pour le Machine Learning, la data et le backend.

Requêtes et modélisation de bases de données relationnelles.

JavaScript typé pour des applications web robustes.

Langage du web, côté navigateur et serveur.

Langage des applications mobiles Flutter.

Langage orienté objet, utilisé avec Spring Boot et Android.

Langage de statistique et d'analyse de données.

Framework de Deep Learning.

Framework de Deep Learning, utilisé avec Keras.

Bibliothèque de Machine Learning classique : régression, classification, clustering.

Écosystème de modèles pré-entraînés (Transformers) pour le NLP.

Modèle de détection d'objets en temps réel.

Framework Python pour des API REST performantes.

Framework web Python, avec Django REST Framework pour les API.

Framework Java pour les services backend.

Framework web PHP.

Bibliothèque d'interfaces web.

Framework d'applications mobiles multiplateformes.

Framework CSS utilitaire.

ORM Python pour bases relationnelles.

Conteneurisation des applications et des modèles.

Orchestration de conteneurs (MicroK8s).

Intégration et déploiement continus.

Intégration et déploiement continus sur GitLab.

Analyse statique et qualité du code.

Elasticsearch, Logstash et Kibana : indexation et visualisation de données.

Suivi des entraînements et des hyperparamètres.

Gestion de versions.

Notebooks d'exploration et de prototypage.

Base de données relationnelle.

Base de données relationnelle.

Moteur de recherche et d'indexation, au cœur de la suite ELK.

Plateforme cloud de Google.

Backend mobile : authentification, base temps réel, notifications.

Calcul haute performance sur cluster.

Architecture de réseaux de neurones à la base des LLM.

Génération augmentée par récupération : un LLM répond à partir de documents fournis.

Grands modèles de langage.

Traitement automatique du langage naturel.

Analyse et classification d'images, détection d'objets.

Regroupement non supervisé de données similaires.

Apprentissage par renforcement (PPO, Stable-Baselines3).

Industrialisation des modèles : CI/CD, conteneurs, monitoring.

Architecture en services autonomes (Domain-Driven Design).