
Architecting and building mission-critical software for quantitative finance, low-latency trading, and AI-driven systems.
Je suis un Ingénieur Logiciel Senior et Leader Technique avec une décennie d'expérience dans la création de logiciels critiques et de haute performance. Mon expertise, fondée sur une formation d'ingénieur rigoureuse à l'E.N.S.E.A, réside dans l'architecture de systèmes complexes, de l'embarqué Linux à l'infrastructure cloud distribuée, avec une spécialisation approfondie en C++ et Python pour les applications à faible latence et à forte intensité de données.
Je suis motivé par la résolution de problèmes stimulants à l'intersection de la finance quantitative, du trading algorithmique et de l'intelligence artificielle, où je peux mettre à profit mes compétences pour piloter la stratégie technique, diriger des équipes d'ingénieurs et générer un impact commercial tangible.
Une sélection de projets démontrant des compétences clés dans mes domaines cibles.
Développement d'un moteur de correspondance de carnet d'ordres à cours limité (LOB) en C++, conçu pour une exécution à faible latence. Comprend un composant modulaire de gestion des risques pré-négociation pour garantir la préparation à la production et la stabilité du système.
Compétences : C++17/20, Architecture Système, Faible Latence, Finance.
Conception d'un environnement de recherche reproductible pour la finance quantitative en utilisant Terraform et Docker. L'infrastructure automatise l'approvisionnement de VM cloud avec Jupyter, un accès sécurisé aux données et les bibliothèques ML requises, permettant un prototypage rapide.
Compétences : Terraform, Docker, AWS/GCP, DevOps/SRE, Python.
Création d'un service Python qui consomme des flux de données de marché en temps réel pour détecter des schémas de trading anormaux à l'aide d'un modèle ML. Les résultats sont visualisés sur un tableau de bord web en direct, démontrant des capacités full-stack et de streaming de données.
Compétences : Python, IA/ML, Streaming de Données, Full-Stack.
Optimisation d'un modèle ML pré-entraîné pour une inférence haute performance sur du matériel embarqué aux ressources limitées. Utilisation de la quantification, de l'élagage et d'un moteur d'inférence C++ efficace pour obtenir une accélération significative avec une perte de précision minimale.
Compétences : Systèmes Embarqués, C++, Python, IA/ML, Optimisation des Performances.
Architecture et développement d'un système de traitement de données haute performance utilisant une architecture microservices (C++, Java, Python, Kubernetes) pour des applications de mission d'aéronefs critiques. Rôle moteur dans la conception technique pour améliorer le débit de données et la fiabilité du système.
Rôle clé dans la modernisation du pipeline de CI/CD pour une plateforme Linux embarquée (Yocto/GitLab), réduisant considérablement les cycles de construction/test et pilotant l'intégration de fonctionnalités réseau essentielles.
Conception, mise en œuvre et maintenance de composants micrologiciels critiques en C/C++ pour des systèmes embarqués sécurisés, en gérant les priorités de projet pour garantir la conformité aux normes industrielles strictes.
Développement et optimisation de logiciels haute performance pour les systèmes de traitement de télémétrie, en collaborant avec des équipes inter-fonctionnelles pour respecter les jalons clés du projet dans des délais serrés.
Contribution à une distribution Linux embarqué personnalisée pour des passerelles réseau, avec une spécialisation dans le démarrage de plateformes matérielles (bring-up), le débogage au niveau noyau et l'optimisation des performances réseau bas niveau.
Diplômé d'une Grande École d'Ingénieurs française de premier plan, réputée pour son cursus pluridisciplinaire rigoureux qui développe une expertise approfondie des systèmes matériels et logiciels complexes.