Nabil KMIHI est un développeur Java Full Stack talentueux basé à Paris, possédant plus de dix ans d'expérience multisectorielle. Diplômé de l'ENSIAS en ingénierie informatique, il a entamé sa carrière dans la recherche et le développement avant de se diriger vers des rôles de développement logiciel dans des institutions financières renommées comme BNP Paribas et Natixis. Au fil des ans, il a démontré son expertise dans la mise en œuvre de solutions techniques innovantes, allant de la migration d'applications legacy vers le cloud à la conception de nouvelles architectures logicielles. Il est également détenteur de plusieurs certifications AWS et un fervent promoteur des meilleures pratiques de développement agile, contribuant activement à des projets critiques qui transforment les opérations bancaires et financières. Sa capacité à diriger des équipes transversales et à livrer des solutions robustes et économiquement viables font de lui un atout indéniable pour tout environnement de développement technologique.
Participation au développement et à l'automatisation de fonctionnalités sur les projets PRISM et FONEMS, incluant la migration d'applications vers AWS et l'amélioration de performances et de maintenabilité.
Développement de nouvelles fonctionnalités métiers et maintenance des portails destinés au Middle Office, en intégrant des flux de reporting et des contrôles d'intégration rigoureux selon les spécifications techniques.
Conduite de l'initiative de Data Management et Migration vers des architectures microservices dans le cadre de projets réglementaires et financiers, incluant la mise en place d'une chaîne CI/CD d'intégration continue.
Développement de systèmes d'analyse sémantique et de traitement automatisé de CVs et offres d'emploi en augmentant la précision et la rapidité du service en ligne de l'APEC.
Modernisation et migration des applications financières de BNP Paribas et autres clients, notamment par la transition d'environnements anciens vers des solutions Java/JEE et cloud.
Réalisé un système de traitement de données big data, avec conception et implémentation complètes, démontrant une capacité avancée à intégrer et traiter des vastes volumes de données.
