Mehdi Bakkali

🏗️ **Stack :** Python (FastAPI, Pandas), Angular, PostgreSQL/PostGIS, AWS, n8n, Vertex AI Upfund développe une **plateforme de données géospatiales et d’intelligence artificielle** pour l’immobilier d’entreprise, le retail et le secteur public. Elle agrège, traite et visualise des millions de données immobilières (transactions, loyers, DPE, surfaces, vacance commerciale). **Rôle & responsabilités :** - Direction technique et produit : définition de la roadmap, architecture logicielle, choix technos et déploiements. - Encadrement d’une **équipe de 5 développeurs**, 1 designer et 1 product manager. - Conception et déploiement du **datalake immobilier** : intégration de 80+ sources (DVF, BDNB, DPE, INSEE, SIRENE…). - Développement du backend API en **FastAPI**, gestion de l’asynchrone et pipelines Python. - Développement du frontend Angular : interface cartographique et dashboards (DeckGL, Kepler.gl). - Mise en place d’un **orchestrateur interne** pour automatiser le scraping, la normalisation et l’enrichissement (Dropcontact, Kaspr). - Intégration de **pipelines IA (RAG)** pour la génération d’études immobilières et l’analyse automatique de documents techniques. - **Déploiement multi-cloud** AWS (S3, Lambda, EC2, RDS, Cognito) + GCP (Vertex AI). - Automatisation CRM et workflows via **n8n** (HubSpot, Gmail, LinkedIn). **Utilisateurs :** +200 professionnels (Knight Frank, EOL, Colliers, ARP Astrance, Savills IM, Région Île-de-France). **Milestones :** - 🚀 Lancement V1 *Upfund Explorer* (été 2023) - Projets Datalakes Data & IA avec des gros acteurs du secteur (BNP, CBRE, l’Oreal) - ☁️ Architecture cloud scalable (AWS + GCP)

Developed tools using matlab to reduce the signal distortions of the base transceiver stations of the mobile network (Signal Analysis, Digital Filters).