🌱 Un parcours atypique porté par la passion Ma découverte de l’univers GNU/Linux en 2007 a été le point de départ d’un engagement profond. Fasciné par les distributions libres (Debian, Ubuntu, Fedora), les scripts Bash et la philosophie du logiciel libre, j’ai exploré cet univers en autodidacte, développant une réelle culture technique.

En parallèle de mon activité professionnelle d’enseignant, j’ai poursuivi un parcours académique exigeant : licence en mathématiques et informatique, master MEEF en informatique, puis master en Data Science appliquée à la santé. Ce dernier cursus m’a permis de concrétiser mes compétences à travers 10 mois d’expériences terrain dans le domaine de la donnée :

Alicante : valorisation de données de santé par intelligence artificielle. Apteeus : biothèque dédiée au repositionnement de médicaments pour les maladies rares. Projet professionnel avec le CHU de Lille et le Centre d’Investigation Clinique : développement d’un modèle de classification par apprentissage automatique pour la prédiction des crises d’épilepsie à partir de la variabilité de la fréquence cardiaque.

🎯 Une passion devenue métier Je suis actuellement ingénieur R&D au centre Inria de l’Université de Lille, où je contribue à des projets innovants en ingénierie de données, principalement autour de l’apprentissage fédéré et décentralisé. Mon objectif est de renforcer continuellement mon expertise en Data Engineering.

🔧 Compétences clés Langages & Programmation : Python, SQL, Bash Traitement & Ingénierie des données : Pandas, PySpark Infrastructure & DevOps : Docker, GitLab CI Qualité & bonnes pratiques : Git, Clean Code, TDD, pytest Pédagogie : Transmission des savoirs

☁️ En cours de montée en compétence GCP, dbt, Kubernetes

🌟 Valeurs professionnelles • Apprentissage continu • Sens des responsabilités • Respect de la confidentialité • Curiosité technique constante