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Big Data · NLP
Analyse de Sentiment YouTube — Pipeline Big Data en Temps Réel
Pipeline Big Data en temps réel qui diffuse les commentaires YouTube via Kafka, classifie le sentiment avec un modèle BERT multilingue sur Spark Structured Streaming, et indexe les résultats dans Elasticsearch — visualisé sur un tableau de bord Streamlit actualisé toutes les 30 secondes. Traite plus de 500 commentaires par cycle avec déduplication automatique, collecte continue de 5 minutes, et une latence de bout en bout d'environ 2 à 5 min.




Full-Stack · Projet d'équipe
BookTrack ChurnGuard — Plateforme de Gestion de Bibliothèque (Équipe de 3)
Projet d'équipe (3 développeurs) — mon rôle était Développeur Full-Stack (Frontend/Backend). Développement des interfaces visiteur et utilisateur (Next.js 14, React 18, TypeScript), conception du backend FastAPI avec authentification Google OAuth + JWT, modélisation de la base de données PostgreSQL, mise en place de Docker pour le développement, et déploiement en production sur AWS EC2 avec Docker Compose. Livraison des tableaux de bord visiteur, utilisateur, admin et modérateur — le tableau de bord modérateur supervise les modèles ML de prédiction de désabonnement (Scikit-learn, XGBoost) développés par les coéquipiers, ainsi que des campagnes de rétention automatisées et des analyses d'activité — plus une API RESTful documentée et un système de commentaires/recommandations.


Full-Stack · Projet d'équipe · Oct. 2025 — Jan. 2026
Gestion de Stock — Application de Bureau
Projet d'équipe (7 développeurs full-stack) — développement du module de gestion des commandes : une interface pour créer et suivre les commandes, le cycle de vie complet de la commande (création, validation, livraison), la validation des données côté client et serveur, et un accès basé sur les rôles (Admin, Personnel d'entrepôt, Client).


