Guillaume Rivalan

LOGISTIQUE & SUPPLY CHAIN

Consultant Senior Python — Talan / SweetITAu sein de l'équipe Télédiagnostic de la SNCF, conception et développement duMEQ Framework, un framework Python permettant aux équipes métier (SET2) de créer, tester et déployer des plugins de diagnosticpour les équipements embarqués du matériel roulant.Réalisations principales :- Conception d'un framework enarchitecture hexagonale(Python 3.14,Pydantic, Polars) exposant un DSL déclaratifde filtrage et de règles d'association, utilisable sans expertise infrastructure.- Développement d'uneCLI développeur(scaffolding de plugins, exécution et test en local, validation de configuration), réduisant le temps d'onboarding des équipes métier.- Développement duplugin-runner, moteur d'exécution des plugins en AWS Lambdaavec intégrationSQS, pour un traitement scalable et résilient des flux de télédiagnostic.- Optimisation depipelines de donnéesavecPolars(LazyFrames, projection pushdown, évaluation paresseuse) sur de gros volumes d'événements matériel.- Industrialisation de la distribution : publication surJFrog Artifactory, scripts d'installation Windows, tooling qualité(uv, ruff, ty, pre-commit).-Observabilité avec Datadog: dashboards Lambdas et files SQS, métriques basées sur les logs, alerting sur les pipelines.-Documentation technique sur Confluence(guides d'installation, tutoriels, référence du DSL) et support aux équipes utilisatrices.- Méthodologie agile viaJira: user stories, suivi de sprint, revues avec les parties prenantes.Environnement technique :Python 3.14, uv, Polars, Pydantic, AWS (Lambda, SQS, S3), PostgreSQL, Datadog, JFrog Artifactory, Jenkins, Jira, Confluence, Git, Gitlab

EDITION DE LOGICIELS

Développeur Python Django / AngularMainteneur de la plateforme web (Django REST Framework/Angular) de Visitdata, permettant lavisualisation des donnéescollectées et traitées par leRCUau formatPowerBI, ainsi que l'administration des comptes utilisateurs(gestion des droits, partages, téléchargement de sources).Réalisations principales :-Maintenance évolutive et correctivedu backendDjango REST Framework:API RESTexposant les datasets traités par le RCU, gestion despermissionset des accès.- Évolution du frontendAngular: interfaces deparamétrage des comptes, departage de rapportset detéléchargement des sources de données.- Intégration et restitution des données au formatPowerBI(embedding de rapports, gestion des workspaces et desdroits d'accès).- Administration de lagestion des utilisateurs:droits fins, partages entre comptes,traçabilité des accès.Environnement technique :Python, Django, Django REST Framework, Angular, PowerBI, PostgreSQL, Git

EDITION DE LOGICIELS

Reprise d'un backend Django | Django Rest Framework pour une application Swift, avec agent IA intégréSoumis à un NDA : tant que l'application n'est pas sur le marché, je ne peux pas détailler ses fonctionnalités.Réalisation phare : conception d'un agent IA intégré à l'application-Agent conversationneldéveloppé avecPydanticAI, basé surGPT-4o(viaOpenRouter), doté detoolsmétier pour interagir avec le backend.-RAG avec Qdrant partitionné: recherche vectorielle avec isolation des données par partition.- Création d'unMCP(Model Context Protocol) pour exposer les capacités du backend à l'agent.Stack backend :-Django DRF(Django Rest Framework)-Templates Djangopour le panel admin et les outils de test-PostGIS: PostgreSQL avec GEOS (bibliothèque C/C++ de calculs géométriques)-Redis: cache et pub/sub-Rust Axum: service WebSocket supportant un grand nombre de connexions simultanées, scalable horizontalement via le pub/sub Redis-Django Celery: tâches asynchrones