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Report abuseDynamique et rigoureux, je construis mon expertise d’Ingénieur logiciel à travers des parcours de formation d’élite (Meta, IBM, Microsoft, DeepLearning.ai). Mon approche est centrée sur la réalité de production : coder ne suffit pas, il faut concevoir des architectures modulaires, sécurisées et prêtes pour le déploiement à l'échelle.
- Frontend : React, React Native, Vue.js (en cours), Tailwind CSS, UI/UX réactif.
- Backend: Node.js (Express), Python (Django), REST APIs.
- Languages: JavaScript / TypeScript, Python, SQL.
- Databases : PostgreSQL, MongoDB (modélisation et requêtes optimisées).
- CI/CD: Pipelines GitHub Actions (Tests automatisés, Linters).
- Conteneurisation : Docker.
- Cloud & Infrastructure : Gestion et déploiement d'environnements (AWS, GCP).
- Data : Analyse exploratoire avec Pandas & NumPy.
- Machine & Deep Learning : Modèles prédictifs et réseaux de neurones (Scikit-Learn, TensorFlow/Keras).
Je suis un cursus intensif et structuré pour valider mes compétences auprès des leaders mondiaux de l'industrie :
- EmailManager Module 📨 | Module Python autonome, réutilisable et documenté pour la gestion technique des pièces jointes et l'envoi de courriers via des protocoles SMTP sécurisés (TLS/Base64).
- ArtéNova Shop 🛍️ | Plateforme Ee-commerce moderne construite avec React et Tailwind CSS. Focus sur l'UX fluide et l'architecture des composants.
- Nova-Prompt Apps | Assistants hybrides pour la génération et la correction de code.
- Keras Classification Model | Modèle de Deep Learning appliqué à des jeux de données réels.
Fun Fact : Je préfère une seule ligne de code documentée, typée et testée à cent lignes de code "magiques". Le scepticisme constructif est ma première étape de débogage.
Basé sur le parcours IBM DevOps & Software Engineering
- CI/CD: Pipelines GitHub Actions (Tests auto, Scans CodeQL, Linting).
- Conteneurisation: Docker, Kubernetes.
- Cloud: Déploiement multi-cloud (AWS, GCP, Vercel, Railway).
- Gouvernance GitHub: Branch protection, workflows d'automatisation.
Basé sur les parcours IBM Data Science & DeepLearning.ai Data: Analyse exploratoire (Pandas, NumPy), Big Data (Spark/Hadoop). Machine Learning: Régression, Classification, Clustering (Scikit-Learn). Deep Learning: Réseaux de neurones, Computer Vision, NLP (TensorFlow, Keras). IA Appliquée: RAG, LLMOps, Agents intelligents.
Je suis actuellement un cursus structuré pour obtenir le titre d'Ingénieur Généraliste Meta.
- [En cours] Microsoft: Python Software Development.
- [Prévu] IBM: Full Stack Software Developer Professional Certificate.
- [Prévu] IBM: DevOps and Software Engineering Professional Certificate.
- [Prévu] IBM: Data Scientist & Analyst Professional Certificate.
- [Prévu] DeepLearning.ai: Machine Learning & Deep Learning Specialization.
- [Objectif Final] ♾️ Meta: Meta Professional Certification (Generalist Engineer Badge).
- ArtéNova Shop 🛍️ | E-commerce moderne avec React & Tailwind. Focus sur l'UX et la réactivité.
- Nova-Prompt Apps | Assistants hybrides pour la génération et la correction de code.
- Secure Workflows | Templates de sécurité pour GitHub (CI/CD, Dependabot).
- Keras Classification Model | Modèle de Deep Learning appliqué aux datasets réels.
Portfolio: merph-dev-portfolio.vercel.app LinkedIn: linkedin.com/in/merph-dev Kaggle: [Merph-dev Profile]
Fun, Je préfère une ligne de code documentée et testée à cent lignes de code "magiques". Le scepticisme est ma première étape de débogage.
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