Lilian Padé
Cherche un stage international pour avril 2027
Étudiant en 3e année à IG2I Centrale Lille.
Full-Stack Developer, Data & System Engineer, Quant Finance Enthusiast
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Full-Stack Developer, Data & System Engineer, Quant Finance Enthusiast
Étudiant en 3ᵉ année à l’IG2I Centrale Lille, je suis en formation d’ingénieur en informatique, couvrant différents domaines comme le développement logiciel, la data, l’intelligence artificielle et la cybersécurité.
En parallèle de ma formation, je suis fortement engagé en tant que membre du Conseil d’administration de Centrale Lille et en tant qu'expert-élève ingénieur auprès de la CTI.
Plateforme de paper-trading fictive développée en PHP pour vulgariser la finance. Intégration de données en temps quasi réel via les API REST Yahoo Finance et CoinMarketCap pour simuler un portefeuille diversifié. Gestion des requêtes HTTP avec des headers personnalisés pour assurer la continuité des données malgré les limitations d’accès automatisé. Architecture MVC et interface Tailwind CSS.
Ava est un algorithme Minimax codé en C de décision de coups, optimisé avec élagage Alpha–Bêta, PVS et Iterative Deepening.
Estaphette est un pager autonome basé sur ESP32 et LoRa, conçu pour échanger des messages sans réseau cellulaire. En cours de développement.
Élu représentant les 2 200 étudiants dans les décisions de l’institut.
Sélectionné comme expert élève-ingénieur auprès de la CTI pour participer aux audits des formations d’ingénieurs.
Python, PHP, Java, C, JavaScript, SQL
Svelte, Tailwind CSS, Node.js, NestJS, MySQL
Linux, Docker, Windows
Power BI, PowerQuery, Bash, Git, UML
Développement d’un pipeline NestJS automatisant la détection des déploiements et l’agrégation des données associées depuis GitHub et Jira.
Génération automatisée de release notes en langage non technique via LLM, puis publication sur une interface Svelte destinée aux collaborateurs de plus de 1 200 magasins.
Augmentation de l’efficacité du traitement des données de 92 % en refactorisant des algorithmes PowerQuery obsolètes vers des scripts Python optimisés.
Conception d’un pipeline Python intégrant l’ensemble des bases de données GRDF vers un outil Power BI pour automatiser la détection d’anomalies entre entités.
Formation d’ingénieur spécialisée en informatique et en génie industriel.
Cours notables : réseaux de neurones, recherche opérationnelle et optimisation, Rich Internet Application.