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WILDCARDJune 2018 - December 2020

Implémentation d’un agent de Reinforcement learning (génération dynamique de dockerfile en fonction des repos)
- Collecte de tous les repos JavaScript publics via requêtes SQL (API GoogleBig- Query)
- Parsing des dockerfiles et élaboration de graph expert avec les dockerfiles (via graphviz)
- Implémentation de serveur en langage rust pour tester les dockerfiles(build runs fail error)
- Implémentation de l’environnement et d’agent de Reinforcement learning(capable de générer des dockerfiles en fonctions des repos, des features, du package manager, des variables d’environnement, du contexte …)
- Entrainement de l’agent sur une machine virtuelle (API – Google)

Implémentation d’un visualisateur (entemps réels pour superviser et analyser l’entrainement de l’agent(python flask/HTML5/CSS3)
- Enregistrement des paramètres (Qvalues, nombre de visite d’un nœud ..)à chaque épisodes (10 000 sur 10 000 000 episodes)
- Transfert des données au serveur flask pour traitement et affichage en HTML(via un svg)

Implémentation de clusters des dépôts et prédictions :
- Récupération de tous les dépôts publics JavaScript via SQL (API Google Big- Query)
- Parsing et récupération des features(Framework, package manager, packages, variables d’environnement, …)
- Élaboration de clusters suivant deux algorithmes différents (Sklearn.meanShit et LDA)
- Test/Prédiction
- Utilisation de ces clusters pour renforcer les compétences de l’agent de Reinforcement learning (pour les langages inconnus)

Implémentation d’un visualisateur de cluster (python-Django/html5/css3/JavaScript/d3js)
- Utilisation de d3js pour affichage dynamique et animation
- Ajout des évents-javascript (affichage de toutes les infos du clusters : features, contexte ..)
- Ajout Endpoint (côté serveur) pour identifier le cluster d’un dépôt
- Visualisation en temps réel du repos dans le cluster

Implémentation d’un parseur capable de trouver l’entry point d’un dépôt c-sharp puis transfert des infos via un topic kafka à l’Engine (en utilisant le langage rust)
- Mise en place d’un arbre de probabilité conditionnel (affectations des coefficients pondérés aux différents fichiers en fonction de leurs profondeurs dans l’arborescence , de leurs imports …)
- Parsing du dépôt
- Implémentationd’unarbrede descendances parent/enfants selon les imports
- Récupération de l’entry point et renvoi des infos via un topic kafka (vérification de la consommation du message en console)

Environnement technique
- Google Cloud Platform
- HTML5/CSS3/
- JavaScript
- Python3
- Flask
- Django
- Gitlab
- CI/CD

Rédaction de la documentation technique
- Rédaction des readme.md
- Rédaction de la documentation sur Confluence

Rédaction d’un article sur Medium (sélectionné parmi les articles du mois) :
- Les maths dans la back propagation en neuro-network :

https://medium.com/swlh/demystified-back-propagation-in-machinelearning- the-hidden-maths-you-want-to-know-about-990843a76f58
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SAFE TRADEJune 2017 - December 2018

Développement de commercial Virtual pour mettre en relation les vendeurs acheteurs et fournisseurs (Application web)
- Élaboration du cahier des charges
- Implémentation de système de recherches par mot-clé
- Implémentation des requêtes SQL pour retrouver des vendeurs/et ou acheteurs correspondant aux mots-clés spécifiés
- Notification par email
- Implémentation de page profil (avec affichage des cinq dernières actualités sur la market place et système de messagerie)
- front en HTML/css3

Environnement technique
- Python - Flask
- HTML5/CSS3
- D3js
- Javascript
- MySQL
- Gitlab

Rédaction de la documentation technique
- Rédaction des readme.md

My stack

UNIX, TypeScript, Trello, SQL, Shell, Selenium, Python 3.5, Python, Pandas, Node.js, MySQL, MongoDB, Mac OS, Linux, jQuery, JavaScript, HTML5, HTML, Google Cloud Platform (GCP), Google API, GitLab, GitHub, Git, Flask, Express.js, Docker, Django, D3.js, CSS3, C/C++, Bitbucket, Bash