Saïd Djellouli

• Conception & développement d’une plateforme immobilière web (Next.js / React) permettant à un agent de déléguer à une IA la qualification des leads qui entrent en contact via une UI de chat inspirée de WhatsApp. L’IA pilote la conversation, collecte les informations clés du prospect, et reformule les besoins de manière exploitable par l’agent.
• Génération de rapports pour l’agent : synthèse structurée et recommandation basée sur des critères immobiliers (budget, horizon, localisation et qualité du fit), afin de proposer les meilleurs investissements pour le client.
• Intégration cartographique (Maps) pour contextualiser et prioriser les biens en fonction de la demande (écoles, parcs, hôpitaux, commerces, etc.), avec une lecture plus rapide et orientée décision.
• Espace agent & espace lead : gestion des rôles, parcours utilisateur, expérience fluide “mobile-first” et interface claire pour accélérer le travail de qualification.
• Back-end API (Node/REST) et modélisation des données : stockage, suivi des conversations, calculs de scoring, et traçabilité des échanges.
• Sécurité & industrialisation produit : protections d’accès côté base et côté API, bonnes pratiques de développement (tests, structuration du code), et déploiement en environnement de production.

Lors de ma mission chez McLloyd France, start-up spécialisée dans le suivi sportif GPS, j’ai contribué au projet ATV1 : conception et développement d’un SaaS permettant le déchargement, le décodage et l’exploitation de données issues d’un dispositif de suivi (données hexadécimales) afin d’en extraire des indicateurs de performance pour les entraîneurs. J’ai travaillé en équipe (5 personnes) selon des pratiques agiles et des standards de qualité.

Principales réalisations :

• Mise en place et maintenance des environnements production et développement.
  Contribution à l’architecture hexagonale pour la maintenabilité, avec des tests simples et efficaces.
• Définition des cas d’usage applicatifs et développement d’API REST en Express.js (documentation Swagger) avec tests unitaires.
• Conception et évolution de la base de données PostgreSQL (modèles, repositories) et automatisation des migrations.
• Développement front React.js (tableaux de bord, formulaires, export CSV, lecture/écriture via Bluetooth/Web) et amélioration de l’UX mobile.
  

Cette mission a renforcé ma capacité à livrer un produit de bout en bout, à structurer une base technique solide et à collaborer efficacement avec une équipe pluridisciplinaire.

Wemanity (2013, services numériques) : mission dans le cadre de l’ouverture d’un nouvel entrepôt pour METRO France à Lyon, incluant la conception et le développement d’un terminal de commande et d’une application back-office dans un délai court.

Contexte & organisation : équipe de 5 développeurs (lead, backend, 2 profils front) et collaboration étroite avec METRO (Product Owner et testeur). Cycle de livraison Agile (3 semaines puis 2 semaines), tests unitaires avec Jest et ateliers techniques réguliers.

Réalisations :

• Mise en place d’une architecture hexagonale avec TypeScript pour une meilleure maintenabilité et testabilité.
  Configuration du socle projet (Webpack/Babel, variables d’environnement) et structuration de la couche métier via des interfaces claires.
• Développement et gestion de la base PostgreSQL avec Sequelize : modèles, repositories, migrations, connexion et configuration.
  Industrialisation du workflow avec GitLab CI/CD : build, vérifications, tests, déploiements sur des environnements séparés.
• Développement du parcours client React.js sur le terminal : catégories/sous-catégories, gestion des quantités, résolution des conflits de commande en temps réel, intégration d’API externes, respect des maquettes et rendu kiosk via CSS/flexbox.
• Contribution au delivery via la fonction Scrum Master (animation, suivi, coordination).
  

Cette mission a consolidé mes compétences en delivery produit dans un environnement complexe et multi-interlocuteurs, tout en renforçant mon organisation d’équipe et ma rigueur technique.

Sopra Steria : mission au sein du département informatique d’Orange France en tant que développeur full-stack (React.js / Node.js), avec pour objectif la refonte du portail de commande de services et le déploiement des applications associées.

Contexte & organisation : équipe de 4 développeurs full-stack, Product Owner, Scrum Master et testeur. Méthodologie Agile avec cycles de 2 semaines et cérémonies Scrum. GitLab pour les pipelines CI/CD et Jest pour les tests unitaires.

Réalisations :

• Rédaction et fiabilisation des jobs d’intégration, de test et de déploiement via Jenkins, ainsi que configuration des environnements (test / staging).
• Amélioration mesurable de la qualité et de l’efficacité du pipeline d’intégration-déploiement.
• Contribution à l’optimisation de l’UX grâce à une proposition de design ergonomique en React.js.
• Renforcement de la couverture de tests pour augmenter la stabilité et la confiance dans les releases.
• Actions orientées qualité & sécurité en réponse aux alertes (SonarQube), avec mise en conformité et réduction des mauvaises métriques.
• Participation active à la sélection et à l’intégration de solutions techniques.
  

Cette mission a consolidé mes compétences en industrialisation logicielle, en qualité applicative et en collaboration dans un environnement technique exigeant.

Allianz : mission au sein du département de gestion des sinistres, avec un objectif de prédiction de la notation qualitative pour les employés de l’année en cours, à partir des résultats de l’année précédente fournis par les sociétés d’audit.

Mission & réalisations :

• Pilotage autonome : collecte et structuration de données auprès d’unités métier multiples, analyse du contenu et du lexique présent dans les fichiers.
• Conception et développement d’un pipeline de traitement avec Python (Numpy, Pandas) : formatage, nettoyage et préparation des données.
• Mise en œuvre de modèles de prédiction avec Scikit-learn, incluant l’optimisation des hyperparamètres.
  Obtention d’une performance finale significative (taux de vrais positifs : 81 %).
• Déploiement et adoption du système de prédiction au sein de l’entreprise, contribuant à des économies sur les audits des années suivantes.
  

Cette expérience a renforcé mes compétences en data science, en structuration de données et en mise en production d’une solution prédictive à impact métier.

Ecole supérieure d'informatique pour l'industrie et l'entreprise

Trois axes majeurs: Informatique, Mathématiques appliquées et gestion d'entreprise

Cursus:

• Programmation
• Systèmes et Réseaux
• Bases de données
• Intelligence artificielle
• Sécurité des systèmes informatiques
• Théorie des graphes et optimisation