BENSALAH SALAHEDDINE

Équipe "Custom Translate" (10 pers.) en charge de ModelStudio, une plateforme industrielle de pointe dédiée au cycle de vie complet (entraînement, évaluation, déploiement) de modèles de traduction IA. Migration Architecturale Front-end : Pilotage technique de la migration de l'application de React vers Next.js (TypeScript). Implémentation du Server Side Rendering (SSR) et du App Router pour optimiser le SEO technique et les performances, entraînant une amélioration de 40% du temps de chargement initial. Développement Back-end & Workflows : Conception et maintenance de services Python (Flask) gérant des processus asynchrones complexes (pipelines d'entraînement, gestion des releases de modèles, traitement de corpus massifs). Refactoring vers une Clean Architecture pour garantir la séparation des responsabilités et la scalabilité. Qualité & Sécurisation : Mise en place d'une stratégie de tests automatisés rigoureuse (Pytest & Jest) sur les flux critiques de production. Application systématique des principes SOLID et DRY pour réduire la dette technique et faciliter les évolutions futures. Orchestration & DevOps : Gestion avancée de la conteneurisation via Docker et automatisation des déploiements sur AWS. Maintenance des pipelines GitLab CI/CD assurant un cycle de livraison continu (merge, tag, release, staging, prod) sans interruption de service. Gestion de Données Hybrides : Administration et optimisation de bases MongoDB (métadonnées modèles) et MySQL (données métier), avec un focus particulier sur l'intégrité et la performance des requêtes sous forte charge.

Intégration de l'équipe "SVOM", en charge de la mission de lancement du satellite SVOM dans l'espace. Javascript | React.js | Python | PostgreSQL | Flask | Docker - Développement d'un prototype de logiciel pour recevoir les données satellitaires basé sur un modèle existant. - Création d'une API de réception des données satellitaires pour faciliter la récupération et l'intégration des données. - Conteneurisation de l'API en utilisant Docker pour améliorer sa portabilité et sa facilité de partage. - Conception d'une plateforme de données interactive, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les données via une interface graphique intuitive. - Utilisation de Python et du framework Flask pour le développement back-end, assurant un traitement et une gestion efficaces des données. - Mise en place d'un système de création de modèles dynamiques avec diverses options de personnalisation pour répondre aux besoins variés des chercheurs. - Amélioration de l'expérience utilisateur en implémentant des fonctionnalités pour le téléchargement, l'édition et l'intégration transparente des données dans l'interface graphique. - Mise en place d'un système automatisé de rendu des données, optimisant l'analyse et la visualisation pour les chercheurs. - Utilisation de React.js pour le développement front-end, créant une interface utilisateur engageante et conviviale pour l'interaction avec les données. - Emploi de PostgreSQL pour la base de données, assurant l'intégrité et une gestion robuste des données. - Développement et optimisation sous un environnement basé sur Linux (Ubuntu), garantissant la compatibilité et l'efficacité du système. - Réalisation de tests complets et optimisation du code pour garantir une haute performance et fiabilité.

Intégration de l'équipe Système d'Information Géographique (équipe de 7 personnes). Mise en place d'un algorithme de passage de tronçons en classe A : - Récupérer les coordonnées de tous les tronçons dans un repère orthonormé à partir d'une base de donnés SQL grâce à la bibliothèque Arcpy. - Comparer les donnés des tables afin d'obtenir la classe des tronçons et des extrémités.- - Calculer la taille des tronçons grâce à leurs coordonnées XYZ. - Calculer l'angle de tous les points intermédiaires grâce à la bibliothèque Numpy. - Comparer tous ces éléments et quand toutes les conditions sont remplies, modifier la classe du tronçon grâce à une injection SQL. - Tester et optimiser le code.