Disponible pour opportunités
Salut, je suis
Bettahar Samir
Ingénieur Logiciel
Ingénieur logiciel full-stack spécialisé dans le développement d'applications web et mobiles modernes avec React, React Native, Next.js, TypeScript et Tailwind CSS. Expérimenté dans la conception et l'intégration d'API REST avec NestJS, l'implémentation d'authentification, et la création d'interfaces rapides, maintenables et conviviales.
Expérience Professionnelle
Ingénieur Full-Stack
ObserveOne
Nov. 2025 – Présent
Télétravail
- Refonte et développement de fonctionnalités sur le frontend React (Vite) — UI autopilot, pipeline d'enregistrement de démos, extraction de composants, mocks de développement, tests e2e.
- Développement de fonctionnalités pour la CLI TypeScript (package npm) — rotation de clés API, intégration CI de suites, gestion d'incidents, export/import, multiples versions.
- Contributions au backend Express.js — audit de sécurité complet (politiques RLS Supabase, durcissement RPC), refactoring autopilot, partage de ressources d'équipe, APIs de suites.
- Développement du site marketing Next.js — tokens de couleurs sémantiques, composants de marque, corrections mode clair, sous-page /workers.
- Architecture d'un moteur de monitoring distribué auto-hébergé en Bun/Hono — 8 types de sondes, architecture maître-agent multi-régions, bus SSE via Redis.
- Création d'un panneau d'administration React — dashboard d'indexation Google, gestion créateurs/invitations, historique d'alertes, codes secrets de démos.
- Développement d'un pipeline de génération vidéo programmatique avec Remotion — stratégie de zoom contextuelle, transitions par clip, effets sonores.
Développeur Full-Stack / Mobile Freelance
Indépendant
Sept. 2025 – Présent
Télétravail / Alger
- Développement d'applications mobiles avec React Native et d'applications web avec Next.js, intégrées à des API backend.
- Création de composants UI réutilisables et performants, axés sur des expériences utilisateur réactives et intuitives.
Développeur Full-Stack
Omnivya
Fév. 2024 – Août 2025
Télétravail
- Conception et refonte d'interfaces web réactives avec React, TypeScript, AstroJS et TanStack Router.
- Création de composants UI maintenables et performants avec Tailwind CSS.
- Développement de flux d'authentification sécurisés et gestion des rôles avec Zitadel et BetterAuth.
- Développement et optimisation d'API RESTful avec NestJS et Spring Boot pour les besoins frontend SaaS.
- Amélioration des performances frontend et collaboration étroite avec les équipes produit et backend.
- Implémentation de tests unitaires, d'intégration et end-to-end (Vitest, Playwright, TestContainers) pour garantir la qualité.
Arsenal Technique
Un ensemble d'outils complet pour créer des applications évolutives et performantes.
Languages
TypeScript 
JavaScript 
Java 
Go Frontend
React.js 
Next.js React Native 
AstroJS 
SvelteKit 
Tailwind CSS Backend
NestJS 
Spring Boot Go Database
PostgreSQL 
Spring Data JPA 
TypeORM 
Flyway DevOps & Infra
Docker 
GraalVM Auth
Zitadel 
Clerk 
BetterAuth Testing
Vitest 
TestContainers 
Playwright Observability
Prometheus 
OpenTelemetry Formation
Master en Génie Logiciel
Université Saad Dahlab de Blida
2020 – 2022 • Blida, Algérie
Spécialisation en architecture logicielle, méthodologies de développement et développement full-stack
Licence en Systèmes d'Information et Génie Logiciel
Université Saad Dahlab de Blida
2016 – 2020 • Blida, Algérie
Fondamentaux en informatique, algorithmes, bases de données et programmation orientée objet.
Recherche & Projets Académiques
Ligne de Produits Logiciels pour l'e-Banking
Mémoire de Master (Java EE, Ontologies)
- Conception et développement d'une ligne de produits logiciels pour générer automatiquement des applications e-Banking basées sur des ontologies et des feature models.
- Implémentation d'un configurateur desktop en Java Swing pour sélectionner les fonctionnalités et générer les applications.
- Développement d'applications web complètes (portails Client et Admin) avec Java EE (Servlets, JSP, JDBC) et déployées sur Tomcat/Glassfish.
Java EE Ontologies
Java Swing 
Tomcat Détection de la Maladie de Parkinson
Projet de Licence (Python, Machine Learning)
- Développement d'un système d'aide au diagnostic médical en Python pour détecter la maladie de Parkinson via des tests d'écriture spirale et vague.
- Implémentation de modèles de machine learning (KNN, SVM, Forêt aléatoire) avec scikit-learn, atteignant une précision de 90%.
- Application de techniques de prétraitement d'images et d'extraction de caractéristiques avec OpenCV (LBP, Haralick, moments de Hu).
- Création d'une interface graphique Tkinter permettant aux médecins de tester des images et visualiser matrices de confusion et courbes ROC.
Python 
Scikit-learn 
OpenCV Tkinter Machine Learning