AI engineer building end-to-end intelligent systems — from data pipelines to production LLM applications. Scientific research background (immunology, oncology, virology) adds a hypothesis-driven approach to model design and validation. Specializing in RAG architectures, vector search and embedding AI into robust data pipelines.
Built and integrated a C error-handling library (STM32) for an axle-counting IoT system over LoRaWAN — achieving <3s end-to-end latency in production across multiple railway sites
Designed and executed 100+ software test cases with full traceability documentation (test plans, specs, reports)
Managed deployment pipeline (Docker, SSL) for PHP monitoring interface across multiple live production sites
Research Engineer — Oncology, Virology & Data Analysis
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Developed a custom clustering algorithm in R for multi-parameter cytometry data (FACS + ZeNITH) — unsupervised ML on high-dimensional biological datasets applied to brain cancer characterisation
COVID-19 diagnostics, variant detection/reporting and kit evaluation at APHM/IHU during the pandemic — rigorous data traceability and procedure writing for ARS compliance
Research internship at Harvard Medical School (CBDM, Boston) — FACS analysis of RORγ+ Treg lymphocytes in tissue repair models
IoT lead within a 10-person team (IoT sub-team of 3→4). Designed full LoRa sensor network, backend data pipeline and real-time colony monitoring dashboard. Functional MVP delivered — Epitech graduation project winner.
AI — Image Classification (Pneumonia detection)
Python · CNN · Scikit-learn · PCA · Decision Tree
ML models for X-ray pneumonia detection. Benchmarked Decision Tree, PCA and CNN approaches with reproducible evaluation pipeline and comparative performance analysis.
Voice-command Flask app (French speech-to-text). Entity matching via NLP + Levenshtein distance. Optimal route computation using Dijkstra algorithm.
AI — Reinforcement Learning
Python · SARSA · Q-learning · Taxi-v3
Implemented SARSA and Q-learning agents on Taxi-v3 environment. Hyperparameter optimisation (α, γ, ε) with performance benchmarking and convergence analysis.
Education
MSc Software Architecture — AI & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
AI Engineer & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Master of Immunology
Aix-Marseille University · 2018–2020
Languages
French · NativeEnglish · C1Spanish · NativeItalian · B1
Ingénieur IA spécialisé dans la construction de systèmes intelligents de bout en bout — des pipelines de données aux applications LLM en production. Mon parcours en recherche scientifique (immunologie, oncologie, virologie) apporte une approche hypothético-déductive à la conception et à la validation de modèles. Spécialisé en architectures RAG, recherche vectorielle et intégration IA dans des pipelines robustes.
Développement et intégration d'une bibliothèque C (STM32) dans un système de comptage d'essieux LoRaWAN — latence end-to-end réduite à <3s en production sur plusieurs sites
Conception et exécution de plus de 100 cas de test avec documentation de traçabilité complète (plans de test, spécifications, rapports)
Gestion du pipeline de déploiement (Docker, SSL) pour l'interface de supervision PHP sur plusieurs sites de production
Ingénieur de Recherche — Oncologie, Virologie & Analyse de données
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Développement d'un algorithme de clustering en R pour données cytométriques multi-paramètres (FACS + ZeNITH) — ML non supervisé sur données biologiques haute dimension appliqué à la caractérisation du cancer du cerveau
Diagnostic COVID-19, détection de variants et évaluation de kits à l'APHM/IHU pendant la pandémie — traçabilité rigoureuse des données et rédaction de procédures ARS
Stage de recherche à la Harvard Medical School (CBDM, Boston) — analyse FACS des lymphocytes Treg RORγ+ dans la réparation tissulaire
Projets — 2023–2026
⭐ Production · Pipeline RAG · LiveCoinsProphet — Plateforme IA d'Intelligence Crypto coinsprophet.davrengifo.dev
Pipeline RAG de bout en bout : news crypto temps réel (3 flux RSS, 15 min) + données de prix (CoinGecko, 5 min, 8 tokens) → embeddings OpenAI text-embedding-3-small (vecteurs 1536 dims) → index pgvector HNSW cosinus → recherche par similarité → réponse gpt-5.4-mini avec sources citées. Rapport de marché IA quotidien à 08h00 UTC (service dédié report_generator). Endpoint RAG FastAPI /ask + endpoints /report. Interface ChatRAG React 18 avec chips de citation des sources. 10 microservices via Docker Compose sur VM GCP e2-micro, reverse proxy Nginx HTTPS (Let's Encrypt), CI/CD GitLab.
Copilot IA en production avec 3 outils NLP : analyse de verbatims clients (sentiment, thèmes, KPIs prioritaires), résumé de documents (support PDF jusqu'à 100k caractères), extraction d'entités. Prompt engineering multi-étapes avec sortie JSON structurée validée par schémas Pydantic. Authentification par clé API, rate limiting (slowapi), plafond de dépenses OpenAI. Suite de tests complète : 46 tests (20 pytest + 26 Vitest/RTL). Déployé sur Railway + Vercel avec domaine personnalisé.
Lead IoT au sein d'une équipe de 10 (sous-équipe IoT de 3→4 personnes). Conception du réseau de capteurs LoRa, backend data et dashboard de monitoring temps réel des colonies. MVP fonctionnel livré — projet lauréat Epitech.
IA — Classification d'images (Pneumonie)
Python · CNN · Scikit-learn · PCA · Decision Tree
Modèles ML pour détection de pneumonie sur radiographies. Benchmark Decision Tree, PCA et CNN avec pipeline d'évaluation reproductible et analyse comparative des performances.
App Flask avec commande vocale (speech-to-text FR). Appariement d'entités NLP + distance de Levenshtein. Calcul d'itinéraire optimal par algorithme de Dijkstra.
IA — Apprentissage par renforcement
Python · SARSA · Q-learning · Taxi-v3
Implémentation SARSA et Q-learning sur environnement Taxi-v3. Optimisation des hyperparamètres (α, γ, ε) avec benchmarking des performances et analyse de convergence.
Formation
MSc Architecte Logiciel — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Dév. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Master d'Immunologie
Aix-Marseille · 2018–2020
Langues
Français · NatifAnglais · C1Espagnol · NatifItalien · B1
Ingeniero de IA especializado en sistemas inteligentes de extremo a extremo — desde pipelines de datos hasta aplicaciones LLM en producción. Mi formación en investigación científica (inmunología, oncología, virología) aporta un enfoque hipotético-deductivo al diseño y validación de modelos. Especializado en arquitecturas RAG, búsqueda vectorial e integración de IA en pipelines de datos robustos.
Desarrollo e integración de una biblioteca C (STM32) en sistema de conteo de ejes LoRaWAN — latencia end-to-end reducida a <3s en producción en múltiples sitios ferroviarios
Diseño y ejecución de más de 100 casos de prueba con documentación completa de trazabilidad (planes de test, especificaciones, informes)
Gestión del pipeline de despliegue (Docker, SSL) para interfaz de supervisión PHP en múltiples sitios de producción
Ingeniero de Investigación — Oncología, Virología & Análisis de datos
2019–2022
CIML Marsella · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Datos alta dimensión · Clustering · Modelado estadístico · Diagnósticos COVID-19
Desarrollo de un algoritmo de clustering personalizado en R para datos citométricos multi-parámetro (FACS + ZeNITH) — ML no supervisado en datasets biológicos de alta dimensión aplicado a la caracterización del cáncer cerebral
Diagnóstico COVID-19, detección de variantes y evaluación de kits en APHM/IHU durante la pandemia — trazabilidad rigurosa de datos y redacción de procedimientos ARS
Estancia de investigación en Harvard Medical School (CBDM, Boston) — análisis FACS de linfocitos Treg RORγ+ en modelos de reparación tisular
Proyectos — 2023–2026
⭐ Producción · Pipeline RAG · LiveCoinsProphet — Plataforma de Inteligencia Cripto con IA coinsprophet.davrengifo.dev
Pipeline RAG de extremo a extremo: noticias cripto en tiempo real (3 feeds RSS, 15 min) + datos de precios (CoinGecko, 5 min, 8 tokens) → embeddings OpenAI text-embedding-3-small (vectores 1536 dims) → índice pgvector HNSW coseno → búsqueda por similitud → respuesta gpt-5.4-mini con fuentes citadas. Informe de mercado IA diario a las 08:00 UTC (servicio dedicado report_generator). Endpoint RAG FastAPI /ask + endpoints /report. Interfaz ChatRAG React 18 con chips de citación de fuentes. 10 microservicios via Docker Compose en VM GCP e2-micro, proxy reverso Nginx HTTPS (Let's Encrypt), CI/CD GitLab.
Copiloto IA de producción con 3 herramientas NLP: análisis de feedback de clientes (sentimiento, temas, KPIs prioritarios), resumen de documentos (soporte PDF hasta 100k caracteres), extracción de entidades. Prompt engineering multi-paso con salida JSON estructurada validada por esquemas Pydantic. Autenticación por clave API, rate limiting (slowapi), límite de gasto OpenAI. Suite de tests completa: 46 tests (20 pytest + 26 Vitest/RTL). Desplegado en Railway + Vercel con dominio personalizado.
Responsable del área IoT dentro de un equipo de 10 personas (sub-equipo IoT de 3→4). Diseño de red de sensores LoRa, backend de datos y dashboard de monitoreo en tiempo real. MVP funcional entregado — proyecto laureado Epitech.
IA — Clasificación de imágenes (Neumonía)
Python · CNN · Scikit-learn · PCA · Decision Tree
Modelos ML para detección de neumonía en radiografías. Benchmark Decision Tree, PCA y CNN con pipeline de evaluación reproducible y análisis comparativo de rendimiento.
IA — NLP & Ruta óptima
Python · Flask · Flair · Distancia de Levenshtein · Dijkstra
App Flask con comando de voz (speech-to-text en francés). Matching de entidades NLP + distancia de Levenshtein. Cálculo de ruta óptima con algoritmo de Dijkstra.
IA — Aprendizaje por Refuerzo
Python · SARSA · Q-learning · Taxi-v3
Implementación SARSA y Q-learning en entorno Taxi-v3. Optimización de hiperparámetros (α, γ, ε) con benchmarking de rendimiento y análisis de convergencia.
Formación
Máster Arq. Software — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Ing. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Máster en Inmunología
Univ. Aix-Marsella · 2018–2020
Idiomas
Español · NativoFrancés · NativoInglés · C1Italiano · B1
Competencias blandas
Liderazgo de proyectoDesarrollo colaborativoAutonomía & ownershipPensamiento transversalDocumentación técnica
Intereses
Balonmano · Trail · Natación · Cine · Teatro · Juegos de mesa & estrategia · Proyectos IoT/IA
Data engineer building production-grade pipelines from ingestion to visualisation. Experienced in real-time streaming (Redis, LoRaWAN), relational and vector databases, cloud CI/CD, and embedding ML/AI into data systems. Scientific research background adds rigour to data quality and validation.
Built and integrated a C error-handling library (STM32) for an axle-counting IoT system over LoRaWAN — achieving <3s end-to-end latency in production across multiple railway sites
Designed and executed 100+ software test cases with full traceability documentation (test plans, specs, reports)
Managed deployment pipeline (Docker, SSL) for PHP monitoring interface across multiple live production sites
Research Engineer — Oncology, Virology & Data Analysis
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Developed a custom clustering algorithm in R for multi-parameter cytometry data (FACS + ZeNITH) — unsupervised ML on high-dimensional biological datasets applied to brain cancer characterisation
COVID-19 diagnostics, variant detection/reporting and kit evaluation at APHM/IHU during the pandemic — rigorous data traceability and procedure writing for ARS compliance
Research internship at Harvard Medical School (CBDM, Boston) — FACS analysis of RORγ+ Treg lymphocytes in tissue repair models
Full data pipeline: web scraping → Redis queue → MySQL storage → live Grafana dashboard. End-to-end data engineering from collection to real-time visualisation.
IoT lead within a 10-person team (IoT sub-team of 3→4). LoRa sensor network, backend data pipeline and real-time monitoring dashboard. Epitech graduation winner.
Education
MSc Software Architecture — AI & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
AI Engineer & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Master of Immunology
Aix-Marseille University · 2018–2020
Languages
French · NativeEnglish · C1Spanish · NativeItalian · B1
Ingénieur data spécialisé dans la construction de pipelines de production robustes, de l'ingestion à la visualisation. Expérimenté en streaming temps réel (Redis, LoRaWAN), bases de données relationnelles et vectorielles, CI/CD cloud et intégration de composants ML/IA. Mon background scientifique apporte une rigueur particulière à la qualité des données.
Développement et intégration d'une bibliothèque C (STM32) dans un système de comptage d'essieux LoRaWAN — latence end-to-end réduite à <3s en production sur plusieurs sites
Conception et exécution de plus de 100 cas de test avec documentation de traçabilité complète (plans de test, spécifications, rapports)
Gestion du pipeline de déploiement (Docker, SSL) pour l'interface de supervision PHP sur plusieurs sites de production
Ingénieur de Recherche — Oncologie, Virologie & Analyse de données
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Développement d'un algorithme de clustering en R pour données cytométriques multi-paramètres (FACS + ZeNITH) — ML non supervisé sur données biologiques haute dimension appliqué à la caractérisation du cancer du cerveau
Diagnostic COVID-19, détection de variants et évaluation de kits à l'APHM/IHU pendant la pandémie — traçabilité rigoureuse des données et rédaction de procédures ARS
Stage de recherche à la Harvard Medical School (CBDM, Boston) — analyse FACS des lymphocytes Treg RORγ+ dans la réparation tissulaire
Projets — 2023–2026
⭐ Production · Pipeline 10 microservices · LiveCoinsProphet — Pipeline Data & ML Crypto coinsprophet.davrengifo.dev
Pipeline à 10 microservices : price_collector (API REST CoinGecko, 5 min, 8 tokens → file Redis), news_collector (3 flux RSS, 15 min → file Redis), scraper Playwright avec fallback CoinMarketCap. Le worker consomme la file Redis (rpush/blpop) → upsert PostgreSQL → embeddings OpenAI text-embedding-3-small (1536 dims) stockés dans l'index pgvector HNSW cosinus. Fallback d'historique de prix à granularité adaptative (API live quand la BDD est insuffisante). Rapport IA quotidien à 08h00 UTC. API REST FastAPI avec cache Redis TTL. Déployé sur VM GCP e2-micro, Nginx HTTPS, CI/CD GitLab avec builds Docker mis en cache via registry.
Cache Redis versionné : clé composite activities:v{version}:{filters}, TTL 60s (1h pour les filtres), invalidation par mutation via incrément atomique de version. Schéma Prisma : 6 modèles (Activity, User, Booking, Favorite, Payment, Account) avec intégrité relationnelle. 10 endpoints REST avec guards d'auth, validation des entrées, pagination et filtres adaptatifs. Transaction DB atomique pour la confirmation de paiement. 36 tests unitaires Jest.
DevOps — Automatisation CI/CD
GitLab CI · Ansible · Azure VMs · Laravel · Angular · MySQL
Pipeline CI/CD GitLab sur VMs Azure avec infrastructure-as-code Ansible. Déploiement full-stack automatisé : backend Laravel + frontend Angular + MySQL — zero-touch.
Ingeniero de datos especializado en pipelines de producción robustos, desde la ingestión hasta la visualización. Experiencia en streaming en tiempo real (Redis, LoRaWAN), bases de datos relacionales y vectoriales, CI/CD cloud e integración de componentes ML/IA. Mi formación científica aporta rigor en la calidad y validación de datos.
Desarrollo e integración de una biblioteca C (STM32) en sistema de conteo de ejes LoRaWAN — latencia end-to-end reducida a <3s en producción en múltiples sitios ferroviarios
Diseño y ejecución de más de 100 casos de prueba con documentación completa de trazabilidad (planes de test, especificaciones, informes)
Gestión del pipeline de despliegue (Docker, SSL) para interfaz de supervisión PHP en múltiples sitios de producción
Ingeniero de Investigación — Oncología, Virología & Análisis de datos
2019–2022
CIML Marsella · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Datos alta dimensión · Clustering · Modelado estadístico · Diagnósticos COVID-19
Desarrollo de un algoritmo de clustering personalizado en R para datos citométricos multi-parámetro (FACS + ZeNITH) — ML no supervisado en datasets biológicos de alta dimensión aplicado a la caracterización del cáncer cerebral
Diagnóstico COVID-19, detección de variantes y evaluación de kits en APHM/IHU durante la pandemia — trazabilidad rigurosa de datos y redacción de procedimientos ARS
Estancia de investigación en Harvard Medical School (CBDM, Boston) — análisis FACS de linfocitos Treg RORγ+ en modelos de reparación tisular
Proyectos — 2023–2026
⭐ Producción · Pipeline 10 microservicios · LiveCoinsProphet — Pipeline de Datos & ML Cripto coinsprophet.davrengifo.dev
Pipeline de 10 microservicios: price_collector (API REST CoinGecko, 5 min, 8 tokens → cola Redis), news_collector (3 feeds RSS, 15 min → cola Redis), scraper Playwright con fallback CoinMarketCap. El worker consume la cola Redis (rpush/blpop) → upsert PostgreSQL → embeddings OpenAI text-embedding-3-small (1536 dims) almacenados en índice pgvector HNSW coseno. Fallback de historial de precios con granularidad adaptativa (API en vivo cuando la BD es insuficiente). Informe IA diario a las 08:00 UTC. API REST FastAPI con caché Redis TTL. Desplegado en VM GCP e2-micro, Nginx HTTPS, CI/CD GitLab con builds Docker cacheados via registry.
⭐ Caché Redis versionado · Neon PostgreSQL · ORM PrismaMarketplace de Actividades — Capa de Datos & API harbor.davrengifo.dev
Caché Redis versionado: clave compuesta activities:v{version}:{filters}, TTL 60s (1h para filtros), invalidación por mutación mediante incremento atómico de versión. Esquema Prisma: 6 modelos (Activity, User, Booking, Favorite, Payment, Account) con integridad relacional. 10 endpoints REST con guards de auth, validación de inputs, paginación y filtros adaptativos. Transacción DB atómica para confirmación de pago. 36 tests unitarios Jest.
DevOps — Automatización CI/CD
GitLab CI · Ansible · Azure VMs · Laravel · Angular · MySQL
Pipeline CI/CD GitLab en VMs Azure con infraestructura como código Ansible. Despliegue full-stack automatizado: backend Laravel + frontend Angular + MySQL — zero-touch.
Sistema IoT de recolección de datos ambientales: sensores → LoRa → gateway ESP32 → servidor Django/SQLite. Despliegue completamente automatizado Docker + Ansible.
Responsable del área IoT dentro de un equipo de 10 (sub-equipo IoT de 3→4). Red de sensores LoRa, pipeline backend y dashboard de monitoreo en tiempo real. Laureado Epitech.
Formación
Máster Arq. Software — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Ing. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Máster en Inmunología
Univ. Aix-Marsella · 2018–2020
Idiomas
Español · NativoFrancés · NativoInglés · C1Italiano · B1
Competencias blandas
Liderazgo de proyectoDesarrollo colaborativoAutonomía & ownershipPensamiento transversalDocumentación técnica
Intereses
Balonmano · Trail · Natación · Cine · Teatro · Juegos de mesa & estrategia · Proyectos IoT/IA
Backend developer focused on API design, data persistence and system reliability. I build robust containerised services — from REST APIs with caching layers to microservice architectures with async pipelines. Experienced shipping to production on cloud infrastructure with full CI/CD automation.
Built and integrated a C error-handling library (STM32) for an axle-counting IoT system over LoRaWAN — achieving <3s end-to-end latency in production across multiple railway sites
Designed and executed 100+ software test cases with full traceability documentation (test plans, specs, reports)
Managed deployment pipeline (Docker, SSL) for PHP monitoring interface across multiple live production sites
Research Engineer — Oncology, Virology & Data Analysis
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Developed a custom clustering algorithm in R for multi-parameter cytometry data (FACS + ZeNITH) — unsupervised ML on high-dimensional biological datasets applied to brain cancer characterisation
COVID-19 diagnostics, variant detection/reporting and kit evaluation at APHM/IHU during the pandemic — rigorous data traceability and procedure writing for ARS compliance
Research internship at Harvard Medical School (CBDM, Boston) — FACS analysis of RORγ+ Treg lymphocytes in tissue repair models
Projects — 2023–2026
⭐ Production REST API · 10 microservices · LiveCoinsProphet — Crypto Platform Backend coinsprophet.davrengifo.dev
10 REST endpoints with auth guards (Auth.js v5 + GitHub OAuth), input validation, and ownership checks. Versioned Redis cache: composite key activities:v{version}:{filters}, 60s TTL, mutation-triggered invalidation. Simulated Stripe flow: session creation → webhook → atomic Prisma transaction (Payment + Booking status update). Cancellation/modification deadline logic with UTC-safe datetime arithmetic. 36 Jest unit tests + Playwright E2E + GitHub Actions CI/CD.
Time Manager — Phoenix/Elixir API
Elixir · Phoenix · PostgreSQL · React
High-concurrency backend (Phoenix/Elixir). Multi-role access control, time tracking with audit traceability, data visualisation API for React frontend.
Backend data pipeline and API for a 10-person smart beehive IoT project. Sensor data ingestion, storage and real-time dashboard API. Epitech graduation winner.
Education
MSc Software Architecture — AI & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
AI Engineer & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Master of Immunology
Aix-Marseille University · 2018–2020
Languages
French · NativeEnglish · C1Spanish · NativeItalian · B1
Développeur backend axé sur la conception d'APIs, la persistance des données et la fiabilité des systèmes. Je construis des services containerisés robustes — des APIs REST avec couches de cache aux architectures microservices avec pipelines asynchrones. Expérience en déploiement production sur infrastructure cloud avec CI/CD complet.
Développement et intégration d'une bibliothèque C (STM32) dans un système de comptage d'essieux LoRaWAN — latence end-to-end réduite à <3s en production sur plusieurs sites
Conception et exécution de plus de 100 cas de test avec documentation de traçabilité complète (plans de test, spécifications, rapports)
Gestion du pipeline de déploiement (Docker, SSL) pour l'interface de supervision PHP sur plusieurs sites de production
Ingénieur de Recherche — Oncologie, Virologie & Analyse de données
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Développement d'un algorithme de clustering en R pour données cytométriques multi-paramètres (FACS + ZeNITH) — ML non supervisé sur données biologiques haute dimension appliqué à la caractérisation du cancer du cerveau
Diagnostic COVID-19, détection de variants et évaluation de kits à l'APHM/IHU pendant la pandémie — traçabilité rigoureuse des données et rédaction de procédures ARS
Stage de recherche à la Harvard Medical School (CBDM, Boston) — analyse FACS des lymphocytes Treg RORγ+ dans la réparation tissulaire
Projets — 2023–2026
⭐ API REST production · 10 microservices · LiveCoinsProphet — Backend Plateforme Crypto coinsprophet.davrengifo.dev
10 endpoints REST avec guards d'auth (Auth.js v5 + GitHub OAuth), validation des entrées et vérification de propriété. Cache Redis versionné : clé composite activities:v{version}:{filters}, TTL 60s, invalidation par mutation. Simulation Stripe : session → webhook → transaction Prisma atomique (Payment + Booking). Logique de deadline d'annulation avec arithmétique datetime UTC. 36 tests unitaires Jest + E2E Playwright + CI/CD GitHub Actions.
Time Manager — API Phoenix/Elixir
Elixir · Phoenix · PostgreSQL · React
Backend haute concurrence (Phoenix/Elixir). Contrôle d'accès multi-rôles, suivi du temps avec traçabilité d'audit, API de visualisation de données pour frontend React.
Desarrollador backend enfocado en diseño de APIs, persistencia de datos y fiabilidad de sistemas. Construyo servicios containerizados robustos — desde APIs REST con capas de caché hasta arquitecturas de microservicios con pipelines asíncronos. Experiencia en despliegue en producción sobre infraestructura cloud con CI/CD.
Desarrollo e integración de una biblioteca C (STM32) en sistema de conteo de ejes LoRaWAN — latencia end-to-end reducida a <3s en producción en múltiples sitios ferroviarios
Diseño y ejecución de más de 100 casos de prueba con documentación completa de trazabilidad (planes de test, especificaciones, informes)
Gestión del pipeline de despliegue (Docker, SSL) para interfaz de supervisión PHP en múltiples sitios de producción
Ingeniero de Investigación — Oncología, Virología & Análisis de datos
2019–2022
CIML Marsella · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Datos alta dimensión · Clustering · Modelado estadístico · Diagnósticos COVID-19
Desarrollo de un algoritmo de clustering personalizado en R para datos citométricos multi-parámetro (FACS + ZeNITH) — ML no supervisado en datasets biológicos de alta dimensión aplicado a la caracterización del cáncer cerebral
Diagnóstico COVID-19, detección de variantes y evaluación de kits en APHM/IHU durante la pandemia — trazabilidad rigurosa de datos y redacción de procedimientos ARS
Estancia de investigación en Harvard Medical School (CBDM, Boston) — análisis FACS de linfocitos Treg RORγ+ en modelos de reparación tisular
Proyectos — 2023–2026
⭐ API REST producción · 10 microservicios · LiveCoinsProphet — Backend Plataforma Cripto coinsprophet.davrengifo.dev
10 endpoints REST con guards de autenticación (Auth.js v5 + GitHub OAuth), validación de inputs y verificación de propiedad. Caché Redis versionado: clave compuesta activities:v{version}:{filters}, TTL 60s, invalidación por mutación. Simulación Stripe: sesión → webhook → transacción Prisma atómica (Payment + Booking). Lógica de deadline de cancelación con aritmética datetime UTC. 36 tests unitarios Jest + E2E Playwright + CI/CD GitHub Actions.
Time Manager — API Phoenix/Elixir
Elixir · Phoenix · PostgreSQL · React
Backend de alta concurrencia (Phoenix/Elixir). Control de acceso multi-rol, seguimiento del tiempo con trazabilidad de auditoría, API de visualización para frontend React.
Backend pipeline de datos y API para colmena conectada IoT (equipo de 10, sub-equipo IoT de 3→4). Ingestión de sensores, almacenamiento y API de dashboard en tiempo real. Laureado Epitech.
Formación
Máster Arq. Software — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Ing. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Máster en Inmunología
Univ. Aix-Marsella · 2018–2020
Idiomas
Español · NativoFrancés · NativoInglés · C1Italiano · B1
Competencias blandas
Liderazgo de proyectoDesarrollo colaborativoAutonomía & ownershipPensamiento transversalDocumentación técnica
Intereses
Balonmano · Trail · Natación · Cine · Teatro · Juegos de mesa & estrategia · Proyectos IoT/IA
Fullstack developer across the entire stack — from database schema and API architecture to React frontends and Docker deployments. I've shipped complete products: marketplace apps, real-time dashboards, IoT monitoring platforms and AI-powered tools. Strong backend foundation with production experience in Python, Node.js and Elixir.
Built and integrated a C error-handling library (STM32) for an axle-counting IoT system over LoRaWAN — achieving <3s end-to-end latency in production across multiple railway sites
Designed and executed 100+ software test cases with full traceability documentation (test plans, specs, reports)
Managed deployment pipeline (Docker, SSL) for PHP monitoring interface across multiple live production sites
Research Engineer — Oncology, Virology & Data Analysis
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Developed a custom clustering algorithm in R for multi-parameter cytometry data (FACS + ZeNITH) — unsupervised ML on high-dimensional biological datasets applied to brain cancer characterisation
COVID-19 diagnostics, variant detection/reporting and kit evaluation at APHM/IHU during the pandemic — rigorous data traceability and procedure writing for ARS compliance
Research internship at Harvard Medical School (CBDM, Boston) — FACS analysis of RORγ+ Treg lymphocytes in tissue repair models
Full auth flow (Auth.js v5 + GitHub OAuth + PrismaAdapter). Simulated Stripe payment: session → webhook → atomic transaction. Booking system: create, modify, cancel with UTC deadline logic and Upcoming/Past tabs. Server Components for activity detail (direct Prisma, no API round-trip). Versioned Redis cache (60s/1h TTL). Favorites with optimistic UI. Leaflet interactive map. 36 Jest unit tests + Playwright E2E + GitHub Actions CI/CD on Vercel.
Time Manager Dashboard
Elixir · Phoenix · React · PostgreSQL
Multi-role time tracking platform. High-concurrency Phoenix (Elixir) backend. React frontend with data visualisation, role-based access and full audit traceability.
Real-Time Crypto Dashboard
Python · Selenium · Redis · MySQL · Grafana
Full data pipeline from web scraping to live Grafana dashboard. End-to-end data engineering with real-time visualisation.
Mobile App — Flutter (Instagram-like)
Flutter · Dart · REST API · Image compression
Social network-style mobile app. Image upload/display with compression optimisation. Backend API integration, user flow management and performance optimisation.
Full-stack IoT + AI project: LoRa sensor network, backend data pipeline and web/mobile monitoring dashboard. Led 10-person team. Epitech graduation winner.
Education
MSc Software Architecture — AI & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
AI Engineer & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Master of Immunology
Aix-Marseille University · 2018–2020
Languages
French · NativeEnglish · C1Spanish · NativeItalian · B1
Développeur fullstack à l'aise sur toute la stack — de la conception du schéma BDD et l'architecture API au frontend React et au déploiement Docker. J'ai livré des produits complets : applications marketplace, dashboards temps réel, plateformes IoT et outils IA. Solide socle backend avec expérience production en Python, Node.js et Elixir.
Développement et intégration d'une bibliothèque C (STM32) dans un système de comptage d'essieux LoRaWAN — latence end-to-end réduite à <3s en production sur plusieurs sites
Conception et exécution de plus de 100 cas de test avec documentation de traçabilité complète (plans de test, spécifications, rapports)
Gestion du pipeline de déploiement (Docker, SSL) pour l'interface de supervision PHP sur plusieurs sites de production
Ingénieur de Recherche — Oncologie, Virologie & Analyse de données
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Développement d'un algorithme de clustering en R pour données cytométriques multi-paramètres (FACS + ZeNITH) — ML non supervisé sur données biologiques haute dimension appliqué à la caractérisation du cancer du cerveau
Diagnostic COVID-19, détection de variants et évaluation de kits à l'APHM/IHU pendant la pandémie — traçabilité rigoureuse des données et rédaction de procédures ARS
Stage de recherche à la Harvard Medical School (CBDM, Boston) — analyse FACS des lymphocytes Treg RORγ+ dans la réparation tissulaire
Projets — 2023–2026
⭐ Fullstack end-to-end · Production · LiveCoinsProphet — Plateforme IA d'Intelligence Crypto RAG coinsprophet.davrengifo.dev
Flow d'auth complet (Auth.js v5 + GitHub OAuth + PrismaAdapter). Simulation Stripe : session → webhook → transaction atomique. Réservations : création, modification, annulation avec deadline UTC et onglets Upcoming/Past. Server Components pour la page détail (Prisma direct, sans aller-retour API). Cache Redis versionné (TTL 60s/1h). Favoris avec UI optimiste. Carte Leaflet interactive. 36 tests Jest + E2E Playwright + CI/CD GitHub Actions sur Vercel.
Dashboard Time Manager
Elixir · Phoenix · React · PostgreSQL
Plateforme de suivi du temps multi-rôles. Backend haute concurrence Phoenix (Elixir). Frontend React avec visualisation de données, accès par rôle et traçabilité d'audit complète.
Dashboard Crypto Temps Réel
Python · Selenium · Redis · MySQL · Grafana
Pipeline data complet du scraping au dashboard Grafana en direct. Data engineering de bout en bout avec visualisation temps réel.
Application Mobile — Flutter (Instagram-like)
Flutter · Dart · REST API · Compression images
Application mobile type réseau social. Upload/affichage d'images avec compression. Intégration API backend, gestion des flux utilisateurs et optimisation des performances.
Projet fullstack IoT + IA complet : réseau de capteurs LoRa, pipeline backend et dashboard web/mobile de monitoring. Responsable pôle IoT (équipe de 10). Lauréat Epitech.
Formation
MSc Architecte Logiciel — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Dév. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Master d'Immunologie
Aix-Marseille · 2018–2020
Langues
Français · NatifAnglais · C1Espagnol · NatifItalien · B1
Desarrollador fullstack en toda la stack — desde el esquema de base de datos y la arquitectura API hasta frontends React y despliegues Docker. He entregado productos completos: apps marketplace, dashboards en tiempo real, plataformas IoT y herramientas con IA. Base backend sólida con experiencia en producción en Python, Node.js y Elixir.
Desarrollo e integración de una biblioteca C (STM32) en sistema de conteo de ejes LoRaWAN — latencia end-to-end reducida a <3s en producción en múltiples sitios ferroviarios
Diseño y ejecución de más de 100 casos de prueba con documentación completa de trazabilidad (planes de test, especificaciones, informes)
Gestión del pipeline de despliegue (Docker, SSL) para interfaz de supervisión PHP en múltiples sitios de producción
Ingeniero de Investigación — Oncología, Virología & Análisis de datos
2019–2022
CIML Marsella · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Datos alta dimensión · Clustering · Modelado estadístico · Diagnósticos COVID-19
Desarrollo de un algoritmo de clustering personalizado en R para datos citométricos multi-parámetro (FACS + ZeNITH) — ML no supervisado en datasets biológicos de alta dimensión aplicado a la caracterización del cáncer cerebral
Diagnóstico COVID-19, detección de variantes y evaluación de kits en APHM/IHU durante la pandemia — trazabilidad rigurosa de datos y redacción de procedimientos ARS
Estancia de investigación en Harvard Medical School (CBDM, Boston) — análisis FACS de linfocitos Treg RORγ+ en modelos de reparación tisular
Proyectos — 2023–2026
⭐ Fullstack end-to-end · Producción · LiveCoinsProphet — Plataforma de Inteligencia Cripto RAG coinsprophet.davrengifo.dev
Flujo de auth completo (Auth.js v5 + GitHub OAuth + PrismaAdapter). Simulación Stripe: sesión → webhook → transacción atómica. Reservas: creación, modificación, cancelación con lógica de deadline UTC y pestañas Upcoming/Past. Server Components para detalle de actividad (Prisma directo, sin round-trip API). Caché Redis versionado (TTL 60s/1h). Favoritos con UI optimista. Mapa Leaflet interactivo. 36 tests Jest + E2E Playwright + CI/CD GitHub Actions en Vercel.
Dashboard Time Manager
Elixir · Phoenix · React · PostgreSQL
Plataforma de seguimiento del tiempo multi-rol. Backend de alta concurrencia Phoenix (Elixir). Frontend React con visualización de datos, control de acceso por rol y trazabilidad de auditoría completa.
Dashboard Crypto en Tiempo Real
Python · Selenium · Redis · MySQL · Grafana
Pipeline de datos completo desde el scraping hasta el dashboard Grafana en vivo. Data engineering de extremo a extremo con visualización en tiempo real.
Aplicación Móvil — Flutter (tipo Instagram)
Flutter · Dart · REST API · Compresión de imágenes
App móvil tipo red social. Carga/visualización de imágenes con compresión. Integración API backend, gestión de flujos de usuarios y optimización de rendimiento.
Proyecto fullstack IoT + IA completo: red de sensores LoRa, pipeline backend y dashboard web/móvil de monitoreo. Responsable del área IoT (equipo de 10, sub-equipo de 3→4). Laureado Epitech.
Formación
Máster Arq. Software — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Ing. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Máster en Inmunología
Univ. Aix-Marsella · 2018–2020
Idiomas
Español · NativoFrancés · NativoInglés · C1Italiano · B1
Competencias blandas
Liderazgo de proyectoDesarrollo colaborativoAutonomía & ownershipPensamiento transversalDocumentación técnica
Intereses
Balonmano · Trail · Natación · Cine · Teatro · Juegos de mesa & estrategia · Proyectos IoT/IA
Embedded systems engineer with hands-on experience in C/C++ firmware development for STM32 and ESP32 microcontrollers, LoRaWAN-based IoT communication, and end-to-end integration from sensor to backend dashboard. Strong focus on testing, traceability and safety-critical environments, complemented by full-stack software skills for deployment and monitoring.
Built and integrated a C error-handling library (STM32) for an axle-counting IoT system over LoRaWAN — achieving <3s end-to-end latency in production across multiple railway sites
Designed and executed 100+ software test cases with full traceability documentation (test plans, specs, reports)
Managed deployment pipeline (Docker, SSL) for PHP monitoring interface across multiple live production sites
Research Engineer — Oncology, Virology & Data Analysis
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Developed a custom clustering algorithm in R for multi-parameter cytometry data (FACS + ZeNITH) — unsupervised ML on high-dimensional biological datasets applied to brain cancer characterisation
COVID-19 diagnostics, variant detection/reporting and kit evaluation at APHM/IHU during the pandemic — rigorous data traceability and procedure writing for ARS compliance
Research internship at Harvard Medical School (CBDM, Boston) — FACS analysis of RORγ+ Treg lymphocytes in tissue repair models
IoT lead within a 10-person team (IoT sub-team of 3→4). Designed the LoRa sensor network firmware, integrated ESP32-based nodes, and contributed to the backend data pipeline and real-time colony monitoring dashboard. Hosted in part on a provisioned Oracle Cloud (OCI) instance. Functional MVP delivered — Epitech graduation project winner.
Ingénieur systèmes embarqués avec une expérience concrète en développement firmware C/C++ pour microcontrôleurs STM32 et ESP32, communication IoT via LoRaWAN, et intégration de bout en bout du capteur jusqu'au dashboard backend. Forte attention portée aux tests, à la traçabilité et aux environnements à sécurité critique, complétée par des compétences logicielles full-stack pour le déploiement et le monitoring.
Embarqué & Firmware
CC++STM32ESP32Bibliothèques de gestion d'erreursTests embarqués
IoT & Connectivité
LoRa / LoRaWANRéseaux de capteursIntégration gatewayOracle Cloud (OCI)
Backend & Outillage
PythonDjangoFastAPIDockerAnsible
Pratiques de dev
GitCI/CDDocumentation techniqueTraçabilité des tests
Expériences professionnelles
Ingénieur R&D IoT — Alternance
2023–2025
SCLE SFE · Marseille — IoT ferroviaire
C embarqué · LoRaWAN · Docker · Sécurité critique
Développement et intégration d'une bibliothèque C (STM32) dans un système de comptage d'essieux LoRaWAN — latence end-to-end réduite à <3s en production sur plusieurs sites
Conception et exécution de plus de 100 cas de test avec documentation de traçabilité complète (plans de test, spécifications, rapports)
Gestion du pipeline de déploiement (Docker, SSL) pour l'interface de supervision PHP sur plusieurs sites de production
Ingénieur de Recherche — Oncologie, Virologie & Analyse de données
2019–2022
CIML Marseille · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Développement d'un algorithme de clustering en R pour données cytométriques multi-paramètres (FACS + ZeNITH) — ML non supervisé sur données biologiques haute dimension appliqué à la caractérisation du cancer du cerveau
Diagnostic COVID-19, détection de variants et évaluation de kits à l'APHM/IHU pendant la pandémie — traçabilité rigoureuse des données et rédaction de procédures ARS
Stage de recherche à la Harvard Medical School (CBDM, Boston) — analyse FACS des lymphocytes Treg RORγ+ dans la réparation tissulaire
Lead IoT au sein d'une équipe de 10 (sous-équipe IoT de 3→4). Conception du firmware du réseau de capteurs LoRa, intégration de nœuds ESP32, et contribution au pipeline backend et au dashboard de monitoring temps réel des colonies. Hébergé en partie sur une instance Oracle Cloud (OCI) provisionnée. MVP fonctionnel livré — projet lauréat Epitech.
Système IoT de collecte de données environnementales : capteurs → LoRa → gateway ESP32 → serveur Django/SQLite. Firmware embarqué sur ESP32 pour l'acquisition capteurs et la transmission LoRa. Déploiement entièrement automatisé Docker + Ansible.
DevOps — Automatisation CI/CD
GitLab CI · Ansible · Azure VMs · Laravel · Angular · MySQL
Pipeline CI/CD GitLab sur VMs Azure avec infrastructure-as-code Ansible. Déploiement full-stack automatisé — directement transposable à l'automatisation de build/flash firmware et aux pipelines de provisioning de dispositifs embarqués.
Formation
MSc Architecte Logiciel — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Dév. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Master d'Immunologie
Aix-Marseille · 2018–2020
Langues
Français · NatifAnglais · C1Espagnol · NatifItalien · B1
Ingeniero de sistemas embebidos con experiencia práctica en desarrollo de firmware C/C++ para microcontroladores STM32 y ESP32, comunicación IoT vía LoRaWAN, e integración de extremo a extremo desde el sensor hasta el dashboard backend. Fuerte enfoque en testing, trazabilidad y entornos de seguridad crítica, complementado con habilidades de software full-stack para despliegue y monitoreo.
Embebido & Firmware
CC++STM32ESP32Bibliotecas de gestión de erroresTests embebidos
IoT & Conectividad
LoRa / LoRaWANRedes de sensoresIntegración gatewayOracle Cloud (OCI)
Backend & Herramientas
PythonDjangoFastAPIDockerAnsible
Prácticas de dev
GitCI/CDDocumentación técnicaTrazabilidad de tests
Experiencia Profesional
Ingeniero I+D en IoT — Contrato de formación
2023–2025
SCLE SFE · Marsella — IoT ferroviario
C embebido · LoRaWAN · Docker · Seguridad crítica
Desarrollo e integración de una biblioteca C (STM32) en sistema de conteo de ejes LoRaWAN — latencia end-to-end reducida a <3s en producción en múltiples sitios ferroviarios
Diseño y ejecución de más de 100 casos de prueba con documentación completa de trazabilidad (planes de test, especificaciones, informes)
Gestión del pipeline de despliegue (Docker, SSL) para interfaz de supervisión PHP en múltiples sitios de producción
Ingeniero de Investigación — Oncología, Virología & Análisis de datos
2019–2022
CIML Marsella · APHM/IHU · Harvard Medical School CBDM (Boston)
Datos alta dimensión · Clustering · Modelado estadístico · Diagnósticos COVID-19
Desarrollo de un algoritmo de clustering personalizado en R para datos citométricos multi-parámetro (FACS + ZeNITH) — ML no supervisado en datasets biológicos de alta dimensión aplicado a la caracterización del cáncer cerebral
Diagnóstico COVID-19, detección de variantes y evaluación de kits en APHM/IHU durante la pandemia — trazabilidad rigurosa de datos y redacción de procedimientos ARS
Estancia de investigación en Harvard Medical School (CBDM, Boston) — análisis FACS de linfocitos Treg RORγ+ en modelos de reparación tisular
Responsable del área IoT dentro de un equipo de 10 (sub-equipo IoT de 3→4). Diseño del firmware de la red de sensores LoRa, integración de nodos ESP32, y contribución al pipeline backend y al dashboard de monitoreo en tiempo real de las colonias. Alojado en parte en una instancia Oracle Cloud (OCI) provisionada. MVP funcional entregado — proyecto laureado Epitech.
Sistema IoT de recolección de datos ambientales: sensores → LoRa → gateway ESP32 → servidor Django/SQLite. Firmware embebido en ESP32 para adquisición de sensores y transmisión LoRa. Despliegue completamente automatizado Docker + Ansible.
DevOps — Automatización CI/CD
GitLab CI · Ansible · Azure VMs · Laravel · Angular · MySQL
Pipeline CI/CD GitLab en VMs Azure con infraestructura como código Ansible. Despliegue full-stack automatizado — directamente transferible a la automatización de build/flash de firmware y pipelines de provisioning de dispositivos embebidos.
Formación
Máster Arq. Software — IA & Data (RNCP 7)
Epitech Marseille · 2023–2025
Ing. IA & Data Scientist (RNCP 6)
Le Wagon · 2022
Máster en Inmunología
Univ. Aix-Marsella · 2018–2020
Idiomas
Español · NativoFrancés · NativoInglés · C1Italiano · B1
Competencias blandas
Liderazgo de proyectoDesarrollo colaborativoAutonomía & ownershipPensamiento transversalDocumentación técnica
Intereses
Balonmano · Trail · Natación · Cine · Teatro · Juegos de mesa & estrategia · Proyectos IoT/IA