À propos de Yassine
Vous avez peut-être déjà croisé mon travail sans le savoir — les écrans d'information voyageurs dans les navettes des aéroports de Marseille et Nice, c'est moi.
Développeur fullstack depuis plus de 5 ans, je conçois des interfaces web et des applications qui tournent en production dans des environnements exigeants. React, Vue.js, Node.js, Python — je travaille sur l'ensemble de la chaîne, du composant UI à l'API backend.
J'aime les projets où ce que je livre est réellement utilisé par des gens. Pas du code qui dort dans un repo — du logiciel qui tourne et qui sert à quelque chose.
Habitué au travail en remote, je communique régulièrement et livre dans les délais. Disponible pour des missions courtes ou régulières.
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Arabe
Bilingue ou natif
Espagnol
Notions
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Hanover Displays–Dev embarqué full stackseptembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 9 mois)Saint-Laurent-du-Var, FranceMaîtrise des technologies Javascript (Framework utilisé : VueJs), Java, C++, et compétences avancées en résolution de problèmes logiciels et matériels. Expérience significative dans la gestion de projets de fusion et d'adaptation aux besoins spécifiques des clients.
- Renault Software LabsDéveloppeur full stackfévrier 2021 - août 2021 (6 mois)Sophia Antipolis, FranceIntégré dans une équipe de développement d'un logiciel regroupant des outils de tests à travers une interface graphique.Description du projet et des différentes tâches effectuées : ✓ Développement d'une IHM user-friendly et moderne de pilotage de scénarios de tests de services connectés
- STIMUL'ACTIVSolution reconnaissance faciale dans un robotseptembre 2020 - janvier 2021 (4 mois)Mulhouse, FranceDescription du projet et des différentes tâches effectuées : ✓ Étude bibliographique des méthodes existantes pour la reconnaissance faciale ✓ De nombreux tests de benchmarking effectuées pour savoir quel algo propose les meilleures performances en termes d'images par seconde, en termes de poids sur la Raspberry (qui est à l'intérieur du robot) ✓ Implémentation de l'algorithme sélectionné ✓ Intégration de la solution dans le robot compagnon MwooEnvironnement : Python (algorithme de reconnaissance : LBPH, CNN...) OS : Raspberry pi OS : Learning
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