Paul Maingault

Disponible · Île-de-France

Paul Maingault

Développeur Python / Full-Stack

Outils métier en Python et applications complètes (API, web, mobile), avec près de 2 ans en ESN chez ArianeGroup.

  • Python
  • TypeScript
  • React
  • PostgreSQL
  • Docker
  • Linux
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Profil

Développeur Python, près de 2 ans en ESN chez ArianeGroup : support applicatif des outils PLM et maintenance d’un outil métier Python utilisé par l’ensemble des utilisateurs CATIA V5, VPM et Teamcenter du site. Depuis 2025, je conçois seul des applications complètes (API, web, mobile, PostgreSQL, Docker) avec un assistant de code IA (Claude Code) : je fixe l’architecture et les règles, j’avance par petites étapes, puis je relis, je teste et je documente les limites.

Je cherche un CDI de développeur Python / Full-Stack en Île-de-France, en ESN, chez un éditeur ou chez un industriel. L’aéronautique, le spatial et la défense me parlent : ancien militaire (3e RPIMa), je connais la rigueur, les procédures et la confidentialité.

Poste recherché
CDI · Développeur Python / Full-Stack
Disponibilité
Disponible
Basé à
Verneuil-sur-Seine (78), Île-de-France
Langues
Français (langue maternelle) · Anglais intermédiaire (documentation technique)

Expérience

Analyste-Programmeur — Support & outils PLM

–

Percall APS (ESN PLM) — mission ArianeGroup, Les Mureaux (78), à partir d’oct. 2023

  • Python
  • Tkinter
  • Pandas
  • VPM
  • CATIA V5
  • Teamcenter
  • Jira
  • Confluence
  • Support applicatif N1 à N3 de VPM pour le bureau d’études : diagnostic des incidents, correctifs et évolutions dans le code (MCO), suivi des tickets sous Jira, documentation sous Confluence.
  • Seul développeur en charge de la maintenance et des évolutions de l’outil Python interne (Tkinter, Pandas), existant à mon arrivée, qui lance CATIA V5, VPM et Teamcenter pour l’ensemble de leurs utilisateurs sur le site.
  • Développement d’une application Python (Tkinter) de suivi des licences SEE Electrical : parcours récursif des fichiers de licences et des journaux, comparaison licences utilisées / disponibles, détection des anomalies, statistiques exportées dans Excel pour décider des achats de licences.
  • Formation de 2 collègues à Python (support de cours de 83 diapositives et exercices), saluée par le management.

À mon arrivée : Académie Percall (formation PLM et Teamcenter).

Deux outils Python de la mission, en schéma génériquePremier schéma : les utilisateurs du site passent par l’outil Python interne (Tkinter, Pandas) qui lance CATIA V5, VPM et Teamcenter. Second schéma : les fichiers de licences et les journaux sont analysés par une application Python (Tkinter) qui compare les licences utilisées et disponibles, repère les anomalies et produit des statistiques dans Excel pour décider des achats.1 · LANCEMENT DES ENVIRONNEMENTSUtilisateurs du siteOutil Python interneTkinter · PandasCATIA V5VPMTeamcenter2 · SUIVI DES LICENCESFichiers de licencesJournauxAnalyse Python (Tkinter)utilisées / disponibles · anomaliesStatistiques dans Excelpour décider des achats
Schéma volontairement générique : aucun nom de programme, aucune donnée interne.

Armée de Terre — 3e RPIMa, Carcassonne

Combattant d’infanterie, soldat de 1re classe ; brevet parachutiste (2019).

–

Projets

Projets de développement · 2025 – 2026

Les trois projets ci-dessous sont conçus et développés seul avec un assistant de code IA (Claude Code) : architecture d’abord, petites étapes, relecture, tests. Code non public, démonstration sur demande.

Plateforme de prise de rendez-vous santé

– en cours

Prototype non mis en ligneRéalisée pour un entrepreneur

Annuaire et prise de rendez-vous entre parents et praticiens spécialisés dans l’autisme de l’enfant : recherche par distance, réservation de créneaux, messagerie.

  • TypeScript
  • NestJS / Fastify
  • PostgreSQL / PostGIS
  • Prisma
  • React
  • React Native
  • Zod
  • Docker
  • Caddy
  • API TypeScript (NestJS / Fastify) : environ 100 routes, authentification JWT avec refresh tokens à rotation, mots de passe hachés avec Argon2, 3 rôles, réservation, messagerie, tâches planifiées.
  • Site React et application React Native iOS / Android en monorepo pnpm ; validation Zod partagée entre l’API et le mobile.
  • Recherche par distance avec PostgreSQL / PostGIS (index GiST) ; vérification des praticiens contre l’annuaire national de santé (open data).
  • Déploiement préparé (Docker multi-étapes, Caddy / HTTPS, sauvegardes), 18 suites de tests de bout en bout, RGPD dès la conception : chiffrement AES-256-GCM des justificatifs, effacement de compte.

Pas encore fait : la mise en ligne. L’intégration Google Agenda est codée mais n’a jamais été branchée en conditions réelles.

En chiffres

  • ≈ 100routes d’API
  • 18suites de tests de bout en bout
  • 3rôles utilisateurs
  • 2clients : site web et app iOS / Android

KHIS Rights Registre de droits d’auteur des œuvres face à l’entraînement des IA

Projet personnel

Un auteur enregistre ses œuvres et indique ce qu’il autorise, ou non, pour l’entraînement des IA.

  • Swift / Vapor
  • PostgreSQL
  • Python
  • pytest
  • Tesseract
  • React / TypeScript
  • Docker Compose
  • API REST Swift / Vapor et PostgreSQL : enregistrement des œuvres par empreinte SHA-256 calculée dans le navigateur, droits d’usage IA, licences ; clés d’API stockées hachées.
  • Journal en ajout seul à preuve d’altération : arbre de Merkle de type RFC 6962, preuves d’inclusion exposées par l’API.
  • Moteur Python packagé (CLI, 212 tests pytest) : OCR Tesseract, extraction de texte depuis les PDF et les images.
  • 4 services sous Docker Compose ; console web React / TypeScript minimale.

Limite assumée : le journal rend une modification détectable, pas impossible. Si personne ne conserve d’anciennes racines pour comparer, une réécriture complète peut passer inaperçue.

Architecture de KHIS RightsLa console web React / TypeScript calcule l’empreinte SHA-256 de l’œuvre dans le navigateur et l’envoie à l’API REST Swift / Vapor. L’API gère les œuvres, les droits d’usage IA, les licences et des clés d’API stockées hachées. Elle enregistre les données dans PostgreSQL et ajoute chaque enregistrement à un journal de Merkle en ajout seul, de type RFC 6962, qui fournit des preuves d’inclusion. À part, le moteur Python packagé est un outil en ligne de commande séparé : il extrait le texte des PDF et des images avec l’OCR Tesseract et il est couvert par 212 tests pytest.Console web · React / TypeScriptempreinte SHA-256 dans le navigateurempreinteAPI REST · Swift / Vaporœuvres · droits d’usage IA · licencesclés d’API stockées hachéesajout seulPostgreSQLregistreJournal de Merkletype RFC 6962preuves d’inclusionMOTEUR PYTHON · OUTIL CLI SÉPARÉPDFet imagesMoteur PythonOCR Tesseract → texte212 tests pytest
Schéma simplifié des composants. Le projet compte 4 services sous Docker Compose.

Station GPU et pipeline de données IA KHIS Fusion

– en cours

Projet personnel · en cours

De l’administration de la machine jusqu’à l’entraînement de petits modèles de langage.

  • Python
  • PyTorch (CUDA)
  • Ubuntu
  • systemd
  • Docker
  • VPN
  • SwiftUI
  • Administration d’une station GPU NVIDIA sous Ubuntu : pare-feu ufw, SSH par clé, VPN auto-hébergé, services systemd, mises à jour planifiées hors entraînements.
  • Pipeline de données Python sur 4,07 millions de documents (23 Go) : filtrage par licence, dédoublonnage, masquage des données personnelles.
  • Entraînement de petits modèles de langage en PyTorch (de 1 à 17 millions de paramètres, CUDA, bf16).
  • Application de supervision SwiftUI pour macOS et iOS.

Statut : projet personnel en cours, rien en production.

Pipeline de données et station GPU de KHIS Fusion4,07 millions de documents, soit 23 Go, passent par un pipeline Python en trois étapes : filtrage par licence, dédoublonnage, masquage des données personnelles. Le corpus obtenu sert à entraîner de petits modèles de langage en PyTorch, de 1 à 17 millions de paramètres, avec CUDA et bf16, sur une station GPU NVIDIA sous Ubuntu : pare-feu ufw, services systemd, administration en SSH par clé et VPN auto-hébergé. Depuis un Mac ou un iPhone, une application SwiftUI supervise la station à travers le VPN auto-hébergé.4,07 M documents · 23 GoPIPELINE PYTHONFiltrage par licenceDédoublonnageDonnées perso masquéescorpusSTATION GPUEntraînement PyTorchpetits modèles de langage1 à 17 M paramètres · CUDA · bf16NVIDIA · Ubuntu · ufw · systemdSSH par clé · VPN auto-hébergéVPN auto-hébergéMac · iPhonesupervision SwiftUI
Schéma simplifié. Rien en production.

Projets de formation · 2022 – 2024

Émissions CO2

Projet de formationDataScientest · équipe de 3 · 2023 – 2024

Prédire les émissions de CO2 des véhicules sur un jeu de données de 9 millions de véhicules. Modèles XGBoost et Random Forest, interprétation avec SHAP : R² de 0,98. Restitution dans une application Streamlit.

  • Python
  • XGBoost
  • SHAP
  • Streamlit

MLOps supply chain

Projet de formationDataScientest · équipe · 2024

Ma part : l’application FastAPI, avec authentification JWT et gestion des rôles, et sa mise en conteneurs. Le projet : collecte d’avis clients, classification de texte (TF-IDF + Naive Bayes), 5 services orchestrés avec docker-compose.

  • FastAPI
  • JWT
  • Docker Compose
  • NLP

Le Guide des Plantes

Projet de formationDoranco · certification · 2022 – 2023

Projet de certification du titre Concepteur Développeur d’Applications : application web C# ASP.NET Core MVC (Entity Framework Core, SQL Server, Identity), déployée sur Azure (App Service, Key Vault).

  • C#
  • ASP.NET Core
  • SQL Server
  • Azure

Compétences

Langages
Python, TypeScript / JavaScript, SQL, Bash · bases : Swift, C#, Java
Back-end
API REST, NestJS, FastAPI, Prisma, SQLAlchemy, JWT / OAuth 2
Front & mobile
React, React Native, HTML / CSS, IHM desktop Python (Tkinter)
Données
PostgreSQL / PostGIS, SQLite, Pandas, NumPy, ETL et préparation de données
DevOps
Docker / Docker Compose, Linux (Ubuntu, systemd, SSH), Git / GitHub, Azure (App Service)
IA
PyTorch, scikit-learn, Machine Learning, NLP · développement assisté par IA (Claude Code)
PLM & outils
CATIA V5, VPM, Teamcenter · support N1–N3, MCO · Jira, Confluence
Pratiques
POO, tests (pytest, bout en bout), revue de code, documentation technique, formation

Formation

  1. Titre RNCP niveau 7 (Bac+5) — Chef de projet en intelligence artificielle

    DataScientest / Ascencia, suivi en parallèle de ma mission chez ArianeGroup · certificats Machine Learning Engineer et Data Scientist · projet MLOps : API FastAPI, Docker.

  2. Titre professionnel RNCP niveau 6 (Bac+3) — Concepteur Développeur d’Applications

    Doranco, Paris · 1 120 h dont stage de développeur web · projet : application C# ASP.NET Core déployée sur Azure.

Comment je travaille

Je code avec un assistant IA (Claude Code), et c’est moi qui pilote. L’IA écrit vite mais, laissée seule, elle néglige l’architecture. Ma méthode tient en quatre étapes.

  1. L’architecture d’abord

    Modules, modèle de données, rôles, règles de sécurité : je les écris noir sur blanc. L’assistant travaille dans ce cadre.

  2. De petites étapes

    Une fonctionnalité à la fois, avec un périmètre clair. Jamais « fais-moi l’appli ».

  3. Relecture et tests

    Je relis et je teste chaque modification avant de la garder. Les tests servent de garde-fou : 212 tests pytest sur un moteur Python, 18 suites de tests de bout en bout sur une application TypeScript.

  4. Les limites, par écrit

    Je documente ce qui marche et ce qui n’est pas branché. Exemple : une intégration Google Agenda codée, jamais testée en conditions réelles.

Ce que l’assistant ne fait pas à ma place

  • Il peut résoudre très proprement le mauvais problème, ou être sûr de lui et avoir tort : la relecture reste mon travail.
  • Il ne remplace ni une revue de code entre humains, ni l’expérience d’une vraie production.
  • En entreprise, je suis la politique du client sur ces outils : pas de code confidentiel dans un assistant en ligne.

Contact

Vous recrutez un développeur Python / Full-Stack en Île-de-France ? Écrivez-moi : je vous envoie mon CV et je vous montre les projets en démonstration.

Écrire un e-mailLinkedIn

Disponibilité
Disponible · CDI
Mobilité en transports
Les Mureaux, Poissy, La Défense, Paris
Statut
Nationalité française · habilitable
Documents
CV sur demande · démonstration des projets sur demande