Salut, Je suis Bruno 👋
Software engineer, spécialisé en Python et React, j'ai relevé au cours de la dernière décennie de nombreux défis, allant de la recherche académique à l'univers des start-ups.
J'ai passé trois ans à l'Université de Strasbourg comme chercheur dans le domaine du Natural Language Processing (NLP), où j'ai annoté des corpus et fine-tuné BERT, l'un des premiers LLM, pour la résolution automatique de la coréférence en français. Mes recherches ont donné lieu à plusieurs articles scientifiques (voir Google Scholar).
Ces cinq dernières années, je me suis concentré sur le développement d'applications SaaS pour deux start-ups de cybersécurité B2B, Cogiceo et Mantra. Chez Cogiceo, j'ai développé un SaaS pour la recherche automatique de vulnérabilités dans des applications Android et des extensions de navigateur. Chez Mantra, j'ai développé des systèmes d'analyse d'e-mails en temps réel afin de détecter des attaques de phishing.
Mon travail repose sur du code Python typé et testé (FastAPI, Django, Flask) ainsi que sur TypeScript et React, avec un engagement pour un code propre et maintenable (Domain Driven Design, architecture hexagonale).
J'aime découvrir de nouvelles technologies et je suis toujours motivé par des défis qui me poussent à apprendre et à progresser.
En dehors de mon activité professionnelle, je prends plaisir à créer des projets open source qui me sont utiles (et, je l'espère, utiles aussi à d'autres). Retrouve mes projets sur cette page dédiée.
Si vous voulez m'écrire ou discuter d'un projet, n'hésitez pas à m'envoyer un e-mail à: bruno@boberle.com.
Expérience récente
- Détection en temps réel d'emails de phishing (Office 365/Gmail)
- Affichage de bannières explicatives sur les emails suspects
- Développé avec Python, FastAPI & React, avec une architecture "Event driven" (EDA) hébergée sur GCP
- Domain Driven Design, Clean architecture, Python typé avec Mypy
- Monitoring et alerting avec GCP et Sentry
- Support client quand un éclairage technique est nécessaire
- Application SaaS d'analyse et scoring automatique des vulnérabilités d'apps Android et d'extensions de navigateurs
- Application Saas d'édition collaborative de rapports d'audit de pentest
- Solution RH en SaaS à usage interne (congés, notes de frais, abonnements de transport, tickets resto...)
- Backend en Python/Flask et frontend en JavaScript/Bootstrap/jQuery
- Fine tuning de BERT (LLM) pour la détection automatique de la coréférence (publié à LREC 2020, disponible sur github )
- Développement d'outils pour l'annotation et l'étude de la coréférence (par ex. SACR , Coref Conversions , Coref DB et CRViewer )
- Direction d'une partie de l'annotation d'un grand corpus (1M de tokens) en coreferences
- Projet ANR (Agence Nationale de la Recherche) Democrat
- Publications de 7 articles (peer-reviewed) et 6 communications
- Cours: Introduction à Python, Commandes Linux, Statistiques avec R, XML
- Petits groupes de 10 à 15 étudiants
- Cours: Syntaxe, Morphologie, Analyse du discours, Emprunts linguistiques
- Grands groupes de 50 à 100 étudiants
Langues
Natif
Courant
Débutant
Articles Scientifiques
J'ai publié des articles scientifiques et présenté mon travail lors de plusieurs conférences et workshops.
Consulte-les ici ou sur Google Scholar.
Compétences
Python
Mypy
Pytest
Pydantic
FastAPI
Django
Flask
JavaScript
React
Redux
TypeScript
Google Cloud Platform
Golang
Git
Gitlab
Sentry
SQL
Linux
Perl
Jupyter
Pandas
Formation
Mémoire: Développement d'un système expert de détection automatique de la coréférence
Publié dans la conférence TALN-RECITAL (Association française pour l'Intelligence Artificielle) en 2019
Mémoire: Étude statistique et linguistique des chaînes de référence dans les articles scientifiques
Publié dans Discours: A journal of linguistics, psycholinguistics and computational linguistics
Langue et Linguistique du français, grec et latin
Philosophie analytique, Logique (calcul des prédicats, des propositions), Épistémologie, Philosophie française