Senior Software Engineer & Tech Lead
10+ years building software across embedded Linux, cloud infrastructure, and applied AI. C++ and Python. Systems that are measured, not guessed.
À Propos de Moi
Je développe du logiciel qui doit fonctionner : systèmes de mission aéronautique, terminaux de paiement sécurisés, passerelles broadband livrées à des millions de foyers. Dix ans de cela, principalement en C++ et Python sous Linux. Mon périmètre est inhabituellement large — j'ai écrit des pilotes noyau et des device trees pour du Linux embarqué, et j'ai conçu des microservices sur Kubernetes. J'ai débogué du bring-up matériel, et j'ai écrit le Terraform qui provisionne le cloud.
Cette amplitude me permet de raisonner sur la performance et la fiabilité à l'échelle de toute la stack plutôt que d'une seule couche. Je me concentre aujourd'hui sur les systèmes à faible latence, l'analyse de performance Linux, la finance quantitative et les systèmes d'IA dotés de vraies limites d'ingénierie. Ma façon de travailler est assez constante : mesurer avant d'optimiser, écrire la conception y compris ce que le système ne fait délibérément pas, expliciter le compromis, et terminer ce qui est commencé.
Compétences Clés
Présentation des Projets
Chacun des projets ci-dessous est terminé, mesuré et documenté — avec une formulation explicite de ses compromis et de ses limites.
AI Performance Engineer
Un outil d'investigation qui diagnostique les régressions de latence de queue dans un système C++ à faible latence. Le modèle n'a aucun accès shell : il choisit parmi des outils de diagnostic typés et restreints, et chaque conclusion du rapport généré doit citer une preuve concrète issue d'un benchmark, d'un profil ou d'un diff. Le calcul des métriques et le gating CI restent dans du code déterministe. La suite d'évaluation inclut délibérément un cas où la bonne réponse est de s'abstenir.
Stack : Python, C++, Linux perf, OpenTelemetry.
Moteur de Matching C++ Haute Performance
Un moteur de carnet d'ordres à cours limité appliquant strictement la priorité prix-temps, avec une couche modulaire de contrôle du risque pré-trade (taille maximale d'ordre, contrôle de prix aberrant). Cœur mono-thread pour la déterminisme. Mesuré avec Google Benchmark ; le README précise la méthodologie de mesure et les points où le modèle de risque est délibérément simplifié.
Stack : C++20, CMake, Google Benchmark, Google Test.
Infrastructure de Recherche Quant Reproductible
Un environnement de recherche AWS en une seule commande. Terraform provisionne un VPC isolé et une instance EC2 verrouillée exécutant JupyterLab dockerisé, avec un accès S3 accordé par un rôle IAM d'instance plutôt que par des identifiants stockés. Les security groups restreignent l'entrée à l'IP appelante. Conçu pour répondre au problème de reproductibilité des environnements de recherche.
Stack : Terraform, Docker, AWS, Python.
Détecteur d'Anomalies de Marché basé sur le ML
Un pipeline de détection d'anomalies en temps réel sur un flux de données de marché simulé. Un autoencodeur PyTorch évalue chaque tick par erreur de reconstruction ; les anomalies détectées sont poussées via WebSockets vers un tableau de bord en direct. L'ensemble de la stack multi-services démarre avec une seule commande docker-compose.
Stack : Python, FastAPI, PyTorch, Next.js, Docker.
Optimisation d'un Modèle ML pour Systèmes Embarqués
Un classificateur d'images pré-entraîné optimisé pour l'inférence sur du matériel ARM64 contraint, via une quantification INT8 post-entraînement, associée à une application d'inférence C++ TFLite cross-compilée. Réduction de la taille du modèle d'environ 3x et gain de latence d'environ 2x, pour moins de 2 points de pourcentage de perte de précision top-1. Le README contient le tableau de résultats complet et les instructions de cross-compilation.
Stack : C++17, TensorFlow Lite, CMake, ARM64.
Expérience Professionnelle
Juin 2023 - Présent
Ingénieur Logiciel Senior
SAFRAN ELECTRONICS & DEFENSE (Contrat)
Conception et développement d'un système de traitement de données pour des applications critiques de mission aéronautique, en architecture microservices (C++, Java, Python), déployé sur Kubernetes. Contribution aux décisions de conception technique ayant amélioré le débit de données et la fiabilité du système, avec un travail transverse de l'implémentation des services à l'orchestration de conteneurs et à la configuration de déploiement.
Déc 2021 - Mai 2023
Ingénieur Logiciel Senior
SAGEMCOM BROADBAND (Contrat)
Modernisation du pipeline CI/CD d'une plateforme Linux embarqué à grande échelle (Yocto, GitLab CI), réduisant sensiblement les cycles de build et de test. Intégration de fonctionnalités réseau centrales — IPv6, NAT et règles de pare-feu — pour des passerelles broadband xDSL et GPON déployées à l'échelle grand public, et travail sur la reproductibilité des builds sur une pile de couches Yocto importante.
Fév 2018 - Nov 2021
Ingénieur Logiciel
Ingenico Healthcare/e-ID (Contrat)
Conception, implémentation et maintenance de composants firmware en C et C++ pour des terminaux de paiement et d'identité sécurisés soumis à des exigences de certification strictes. Arbitrage entre contraintes de conformité, performance et limites mémoire sur matériel contraint, sur plusieurs révisions matérielles et gammes de produits.
Sep 2017 - Jan 2018
Ingénieur Logiciel
Zodiac Data Systems | ZODIAC AEROSPACE (Contrat)
Développement et optimisation de logiciels de traitement de télémétrie pour des systèmes sol aérospatiaux, en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour tenir les jalons du projet dans un calendrier contraint.
Sep 2016 - Août 2017
Ingénieur Logiciel (Linux Embarqué)
SAGEMCOM BROADBAND (Contrat)
Construction et maintenance d'une distribution Linux embarqué personnalisée pour passerelles réseau (Yocto, Buildroot), incluant le bring-up matériel et la configuration du device tree. Écriture et débogage de pilotes noyau Linux et travail sur la performance réseau bas niveau dans le chemin de données, aux côtés de U-Boot, OpenWrt et la chaîne d'outils embarquée associée.
Formation
2013 - 2016
Diplôme d'Ingénieur
E.N.S.E.A
Grande École d'Ingénieurs française. Cursus pluridisciplinaire couvrant l'électronique, les systèmes embarqués, l'informatique, le traitement du signal et les télécommunications.