Développeur C++ Confirmé

Développeur C++ (Moderne & Legacy) spécialisé en développement logiciel et applications Python

Yacine Benaffane
5+ Ans

À propos de moi

Ingénieur Logiciel Confirmé

Fort d'une expérience confirmée en C++, j'interviens sur l'ensemble du cycle de vie des applications en C++ (Moderne et Legacy) ainsi qu'en Python. Mon travail couvre aussi bien la conception d'architectures modulaires (principes SOLID, design patterns) que l'implémentation technique, la gestion de la concurrence (multi-threading), le traitement d'images et l'intégration de solutions IA

J'ai eu l'opportunité de travailler sur des projets critiques comme les Jeux Olympiques et Paralympiquesde Paris 2024, où j'ai été Consultant IT, ce qui m'a permis de développer mes compétences relationnelles et managériales.

J'ai également piloté des projets digitaux dans divers domaines (santé, hébergement et transport), avec gestion de backlog et priorisation des fonctionnalités. J'ai coordonné des équipes de développeurs pour la réalisation de solutions internes critiques, ainsi que piloté des prestataires externes pour la livraison de logiciels métier.

"Expertise Technique"

Architecture logicielle, développement C++ moderne, temps réel, optimisation des performances.

"Interface Graphique"

Développement d'interface graphique avec Qt, design responsive et intégration de composants.

"Deploiement"

Déploiement de solutions logicielles, mobiles, gestion des environnements de test et production.

"Innovation"

Développement d'applications open-source, veille technologique et recherche IA.

Consulter mon CV

Mes Compétences

Une expertise technique complète, du bas niveau à l'architecture logicielle complexe.

Langages

C++ (20/23)
C++ (11/14/17)
C++ Legacy (98/03)
Python
JavaScript
PHP

Librairies & APIs

C++ / Performance

STL Boost OpenCV OpenImageIO OpenColorIO Halide OpenMP Spdlog Google Test FMOD LibVLC GLSL (Shaders) JNI Doxygen

Build & Packaging

CMake QMake Conan vcpkg CPM

Python

PySide6 Dlib Pandas FastAPI Pytest OpenAISDK

Qt Framework

Qt5/Qt6
QML

Modules Maîtrisés

QtCore • QtGui • Widgets • Quick • Network • Sql • PySide

Génie Logiciel

Architecture & Patterns

MVC, Monolithe & Client-Serveur, POO, Design patterns (SOLID, DRY, KISS, YAGNI).

Développement Avancé

Multithreading, Gestion mémoire, Vision par ordinateur, Refactoring.

Qualité

Debug Tests Unitaires Documentation Normes

Données & Réseau

Base de Données

PostgreSQL MySQL SQLite MongoDB

NoSQL • CRUD

Protocoles & Web

REST / JSON / XML / HTTPS
WebSocket TCP/IP

Intelligence Artificielle

Machine Learning Deep Learning Vision par Ordinateur Traitement d'Image LLM & RAG Intégration R&D

Méthodologie & Env.

DevOps & Outils

Git GitHub GitLab Docker CI/CD SonarQube AddressSanitizer GoogleTest CTest RabbitMQ Github Actions Jenkins GitHubCopilot

Environnements & OS

Qt Creator Visual Studio VS Code Linux Windows Embarqué Android

Méthodologies & Collaboration

Agile Scrum Kanban Jira Slack Microsoft 365 Google Workspace

Mes Réalisations

Projet Majeur • 2025 - Présent

Capture Moment

Github

Senior C++ Developer • Logiciel de traitement photo modulaire haute performance.

  • ● Rendu graphique via l'abstraction GPU de Qt (QRhi) et Scene Graph (SGS).
  • ● Optimisation et pipelines de calcul via Halide pour la parallélisation massive.
  • ● Moteur de calcul multi-threadé C++ avec gestion fine de la concurrence et de la mémoire.
  • ● Automatisation via GitHub Actions (CI/CD) pour garantir la robustesse du code.
C++20/23 Qt6/QML QRhi / GLSL Halide OpenImageIO OpenColorIO Exiv2 magic-enum SQLite vcpkg Multi-threading GitHub Actions
False Sharing & True Sharing — C++Frug #66 YouTube
Speaker / Intervenant • C++Frug #66

False Sharing & True Sharing

YouTube

Lightning talk • Lignes de cache CPU et performances multi-thread.

  • ● Comprendre le protocole MESI et le fonctionnement d'une ligne de cache.
  • ● Utiliser alignas et std::hardware_destructive_interference_size pour éviter le false sharing.
  • ● Impact direct sur les performances d'un code multi-threadé.
C++ Multithreading Cache Line std::atomic
Traitement d'image en C++ avec Halide — C++Frug #65 YouTube
Speaker / Intervenant • C++Frug #65

Traitement d'image en C++ avec Halide (SIMD/GPU)

YouTube

Lightning talk • DSL Halide : découpler l'algorithme du schedule.

  • ● Séparation algorithme / ordonnancement propre à Halide.
  • ● Vectorisation SIMD, parallélisation et délégation GPU.
  • ● Pipelines de traitement d'image haute performance en C++.
C++ Halide SIMD GPU

Image Effect

Éditeur dynamique utilisant le module Qt Graphical Effects. Implémentation de filtres temps réel (contraste, luminosité, flou) avec une interface fluide en QML et un backend C++/CMake.

Qt / QML CMake
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We Care

Application mobile santé développée en 72h lors d'un Hackathon.

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Chronos Browser

Navigateur web performant basé sur QtWebEngine.

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Photomathon AI

Expérience Pro

Stage Développeur Python IA @ Ktalyse

Développement d'un système d'analyse faciale temps réel pour la conformité biométrique des photos d'identité. Conception d'un prototype de reconnaissance de gestes de la main (MediaPipe) dédié à l'accessibilité numérique.

OpenCV MediaPipe Dlib GitLab CI
Environnement : Agile, Temps réel, R&D

Transformer NMT

Implémentation de réseaux de neurones pour la traduction automatique.

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UmlEditor

Outil de conception de diagrammes UML.

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Scrabble Online

Système multi-joueurs complet via Sockets TCP/IP.

Github →
Architecture & Framework

Why use Qt & QML?

Une analyse approfondie du framework Qt et de sa philosophie "Code less. Create more. Deploy everywhere." Exploration de la puissance du QML pour des interfaces haute performance, présentation de l'IDE Qt Creator, et revue des standards industriels utilisant Qt comme KDE ou Maya.

CROSS-PLATFORM NATIVE SPEED GUI
Lire sur Medium
IA

Transformer vs RNN/CNN

Medium →
Computer Vision

Hand Gesture Recognition

Medium →

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