Mohamed amine Ousleti

• Développement d’APIs REST avec Flask et FastAPI, optimisation des temps de réponse via Nginx et Uvicorn ... • Gestion complète de l’authentification, des permissions, des scopes de visibilité, et des droits de lecture/écriture des utilisateurs • Développement d’un moteur de génération de code Python à partir de fichiers YAML rédigés par des profils non techniques, avec exécution automatisée via Jenkins. • Supervision des sites DGFIP, vérifiant en continu sa disponibilité et signalant toute anomalie ou indisponibilité en python. • Conception et calcul de KPIs métiers à partir de sources de données brutes, utilisés pour l’affichage dans des dashboards graphiques interactifs • Exploitation des fonctionnalités d’asyncio pour une gestion non bloquante des entrées/sorties* (I/O Bounds) • Utilisation de PostgreSQL avec création de vues matérialisées et d’index pour améliorer la vitesse d’exécution des requêtes ... • Écriture de tests unitaires avec Pytest ainsi que des tests d’intégration et end-to-end avec Playwright et Selinuim • Mise en place de pipelines CI/CD avec Jenkins pour automatiser tests et déploiements • Application de design patterns (Factory, Singleton, Adapter, Builder...) pour garantir une architecture robuste et évolutive • Suivi des bonnes pratiques Git : utilisation de branches Feature, Fix, HotFix, develop, main et les realease and tags . • Collaboration en environnement Agile/Scrum : sprints, dailies, retrospectives et gestion des tâches via Jira • Contribution active aux revues de code, au pair programming et à la validation des merges requests ... • Mentoring de développeurs juniors et rédaction de documentation technique claire et maintenue • Réduction des temps de traitement de 70 % ou plus sur certains workflows critiques grâce à l’optimisation de la logique métier, le choix d’outils plus adaptés, la refonte du code, le remplacement de bibliothèques inefficaces et la proposition d’une architecture plus performante.

• Diriger une équipe de 7 développeurs Python3.12 et Angular15. • Programmer les règles de sécurité en Python et Azure (Azure Identity, Azure KeyVault, etc.). • Configurer Jenkins et mettre en place le déploiement continu (CI/CD). • Gérer les scopes de visibilité en Python pour les différents types de groupes et d’utilisateurs. • Développer des algorithmes de collecte de données depuis Microsoft SharePoint. • Collecter des données en Python depuis des API REST, fichiers CSV, JSON ou YAML. • Assurer la maintenance du code Python existant et rédiger de nouvelles fonctionnalités. • Coder les scripts de déclenchement des jobs CI/CD sur Jenkins à partir de GitLab. • Apporter les correctifs, patchs et mises à jour nécessaires pour répondre aux besoins des clients. • Concevoir des projets de Dashboarding à l'aide de Python. • Mettre en production des sites web via Docker, Kubernetes, Nginx, Uwsgi ou Gunicorn, et Flask ou Django, en fonction des besoins techniques et du budget... • Assurer les échanges et interactions nécessaires pour garantir la bonne compréhension et l’avancement du projet dans les meilleures conditions. • Développer des fonctionnalités en programmation orientée objet, les classes, ainsi que les opérations/méthodes de filtrage, de matching et data cleaning... • Rédiger des scripts Python pour automatiser la collecte, la transformation, le nettoyage des données, l'insertion dans la base de données ainsi que la gestion du cache. • Améliorer la vitesse d'exécution des scripts et réduire les coûts associés et les temps d’attente des utilisateurs.

• Gérer/encadrer une équipe de développeurs python. • Mise à niveau des règles de sécurités. • Développer les algorithmes d’insertion et d’affichage en Python + AWS Dynamodb. • Conception et développement d'outils de modélisation et d’optimisation des flux ferroviaires en Python. • Mise en production de site web via Docker, Kubernetes, Nginx, uwsgi ou Gunicorn, et Flask ou Django selon les besoins techniques... • Implémentation d’algorithmes de prédiction et d’optimisation des horaires pour améliorer l’efficacité du réseau ferroviaire. • Optimisation des performances des applications critiques via des algorithmes haute performance et du code compilé. • Améliorer la vitesse d'exécution des scripts . • Communiquer les résultats avec les stakeholders • Développement de modèles prédictifs de maintenance ferroviaire à partir de données des trains et infrastructures. • Mise en place d’algorithmes de détection d’anomalies pour prévenir les incidents et améliorer la sécurité. • Préparer les API via Flask et Développer d’outils de monitoring et d’alertes pour optimiser la circulation des trains.... • Créer le site web en python : l’espace membre et administration. Les paiements en ligne via PayPal MasterCard et stripe en python … • Développement d’une carte interactive type Google Maps en utilisant leafletJS et OpenstreetMaps en Python, Angular et JavaScript pour visualiser les infrastructures ferroviaires en temps réel en interne. • Exploitation de données collectées par capteurs GPR et laser sur les trains pour cartographier automatiquement les appareils de voie et de dilatation en python . • Mise en place d’un système d’alertes en temps réel pour informer instantanément les équipes de maintenance des anomalies détectées en python . • Optimisation des processus de maintenance prédictive en automatisant la détection des défaillances et en réduisant les délais d’intervention en python.

• Conception et optimisation d’architectures logicielles modulaires et orientées objet en python, garantissant un code robuste, maintenable et extensible pour des applications critiques en finance de marché. • Implémentation d'un Heap (Min-Heap / Max-Heap) pour extraire rapidement le meilleur BID ou ASK en O(1) et le modifier en O(log n). • Développement d’algorithmes haute performance en Python et C compilé (Cython, Numba) pour accélérer les traitements intensifs de données et optimiser les performances des stratégies de trading. • Mise en œuvre d’algorithmes d’IA et de calcul scientifique en Python (NumPy, SciPy, Keras, scikit-learn). • Échanges quotidiens avec les stakeholders pour assurer la bonne compréhension des besoins et proposer des solutions adaptées. • Automatisation des processus de trading et analyse des données financières en Python. • Conception et maintenance d'algorithmes de trading pour le scalping sur des timeframes courts en python. • Analyse et prévision des tendances de marché en utilisant des indicateurs techniques avancés (SAR, volumes, volatilité, etc.). • Développement d’outils de surveillance et d’alerte pour anticiper les fluctuations brutales des prix en python. • Collaboration avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et proposer des solutions techniques adaptées. • Analyse des données clients afin de proposer des stratégies automatisées en Python. • Développement de dashboards interactifs en Python et JavaScript pour visualiser les indicateurs clés et la distribution statistique des données. • Mise en place et développement de la stratégie emailing, via des newsletters et des scénarios d'envoi automatique ciblés en Python. • Développement de modèles de profilage et de segmentation clients en Python. • Automatisation de la collecte de données (Web Scraping, lecture CSV, JSON, YAML, XML...). • Nettoyage, transformation et stockage des données dans des bases SQL et NoSQL.

• Scraper/nettoyer les données provenant des sites de voitures d'occasion et des sites de l'immobilier. • Faire le matching du data en python. • Modéliser les données mathématiquement et effectuer les tests statistiques automatiquement en python. • Assurer les échanges quotidiens avec les Stakeholders. • Analyse de tendances du marché via python. • Analyser le comportement du consommateur en python. • Classer et segmenter les clients via les modèles de machine learning et deep learning (SVM, KNN, DT…) en python. • Prévision des ventes pour les concessionnaires automobiles en python. • Diriger la stratégie tarifaire et promotionnelle pour les clients en python. • Prédire la demande pour une véhicule par (Marque, modèle, Kilométrage, Carosserie, type, Puissance, Carburant, Moteur, Cylindre, couleur...) via python. • Anticiper le "Top 3 best-selling cars" par marché en en python et SQL. • Analyser les commentaires des clients à partir des données des médias sociaux pour connaître leurs avis, leurs goûts, préférence et leurs besoins… • Générer des dashboard dynamique d'aide à la décision en python et javascript • Créer des scripts automatiques en bash et faire les cron jobs pour les tâches répétitives… • Insérer les données dans les bases SQL et NoSQL • Déboguer les scripts qui s'exécutent sur le noyau Linux via strace, ftrace, lsof.