Mohamed BACHIR-CHERIF

Développeur iOS dans le digital banking (application BNPP et Hello Bank). - Identification et analyse des besoins fonctionnels et techniques - Maîtrise des API iOS 11/12/13/14/15 - Swift 5.1 + - Architecture MVVM + Injection de dépendance - Programmation réactive RxSwift / Combine - Respect des principes SOLID - Tests unitaires et fonctionnels - Méthodologie Agile (SCRUM / Kanban) - Maîtrise des outils Jira, GitLab et Bitrise

DEVELOPPEUR WEB - Développement de nouveaux modules / fonctionnalités - Correction de bugs liés à l’utilisation d’une API REST - Mise à jour et stockage des données - Optimisation ergonomique d’une interface web Environnement technique : - Angular 8 - Javascript - HTML5 - CSS - NodeJS - ExpressJS - Git - MongoDB

Projet « Cloud Computing »: Développement d’outils permettant la caractérisation de micro-organismes par spectrométrie de masse. La première phase du projet était dédiée à la data science et la deuxième au développement web. DEVELOPPEUR WEB - Réalisation d’une API REST via Node.JS sous le framework ExpressJS - Mise en place d’une base de données NOSQL avec MongoDB - Implémentation en Java de nouvelles fonctionnalités d’une libraire interne à bioMérieux - Utilisation de Perforce et de VM (VirtualBox) - Création d’une interface web sous Angular 8 DATA SCIENTIST - Projet démarré from scratch - Développement d’une preuve de concept (POC) en data science - Implémentation d’algorithmes et d’un pipeline sous R et R/Shiny - Optimisation de la complexité algorithmique - Résolution de problématiques complexes lié au traitement du signal - Intégration des solutions sous forme d’application web simple avec R/Shiny - Travail collaboratif avec Git - Auteur d’un package R éponyme - Révision de certaines autres librairies interne à bioMérieux - Tests Unitaires sous R avec RStudio Environnement Technique: - Java 7 / 8 - Angular 8, Javascript, HTML5, CSS - NodeJS, ExpressJS - R, R/Shiny - Git, Perforce - MongoDB (NoSQL)

Développement pour l’Institut de Biologie et de Chimie des Protéines (IBCP) d’algorithmes de prédiction pour la recherche d’un potentiel traitement thérapeutique contre la pneumonie (Equipe de 3 personnes). DÉVELOPPEUR LOGICIEL / DATA ANALYST - Utilisation d’une librairie pré-existante se basant sur un jeu de données composé de plusieurs sources scientifiques indépendantes - Développement et optimisation de nombreux algorithmes en Python 3 / iPython dans un but de recherche de cibles thérapeutiques - Utilisation de notebook Python sous Jupyter - Exportation - Reproductibilité - Tests de performance - Création d’un package reprenant tous les algorithmes - Prédiction de séquences homologues protéiques avec Hmmer et Blast - Projet collaboratif via Git - Visualisation des résultats sous forme de Graph Environnement Technique: - Python 3 / iPython, Matplotlib, Panda, SciPy - Hmmer, Blast - Jupyter, Anaconda - Git