Description

AI Engineer avec 6 ans d'expérience. Systèmes LLM en production depuis 2+ ans. Je conçois des agents experts métier avec les bons outils et le bon niveau d'intégration pour tirer un maximum de valeur du domaine.

Mon approche : partir du problème métier, concevoir l'agent scaffold (prompt + outils + intégration), construire l'infra de données, et livrer un produit fini — du parsing documentaire GPU jusqu'au pixel dans le navigateur. Pas de wrapper ChatGPT : des systèmes agentiques custom, sans framework, avec function calling maîtrisé.

Ce que j'ai construit :

→ Agent modélisation juridique (Lefebvre Dalloz, 2.5 ans)

SaaS de rédaction d'actes juridiques, ~1 000 utilisateurs actifs/mois, clients grands comptes, SLA 99,9%. Le problème : les juristes ne peuvent pas modéliser seuls une base de données métier complexe. Ma solution : un agent IA qui maintient le modèle de données à leur place — assistant intégré à l'éditeur, format de modélisation custom, moteur de vérification, tools spécialisés. En parallèle : migration Java legacy → TypeScript (2 000+ procédures, 22 000+ variables, big bang en 18 mois), évaluation & observabilité LLM, infra 10+ microservices sur Kubernetes AWS.

→ Agent exploration réglementaire (urba.archi, 7 mois)

Plateforme IA pour architectes et urbanistes, projet entrepreneurial, solo sur la tech, 40 bêta-testeurs. Agentic search grande échelle : 10M chunks indexés, latence 100-150ms, chunking sémantique assez précis pour se passer de re-ranking. Pipeline parsing GPU : 10 000 pages en 6-7 min (layout analysis, OCR, embeddings). Coût cloud optimisé : 400€/mois pour 120 000 pages.

Stack : Rust, TypeScript, React, Node.js, Python, PostgreSQL/pgvector, Kubernetes.

Infra solide : Docker, AWS, Scaleway, GitHub Actions, Sentry, OpenTelemetry, Grafana.

Paris. Disponible immédiatement. Missions longues privilégiées (6+ mois).

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 10 km), Paris (jusqu’à 10 km)

urba.archi
AI Engineer / Développeur Full-Stack
ARCHITECTURE & URBANISME
septembre 2025 - mars 2026 (6 mois)
Paris, France
Plateforme IA pour architectes et urbanistes : agrégation de réglementation urbaine (PLU, risques naturels, cadastre), recherche sémantique et assistant agentique. Projet entrepreneurial avec un associé côté business, solo sur la tech. 40 bêta-testeurs.

Ce que j'ai construit :
• Agent spécialisé urbanisme : exploration réglementaire en langage naturel avec citations et sources vérifiables. L'agent génère des composants interactifs (rapports, formulaires, widgets de conformité), pas juste du texte.
• Agentic search grande échelle : 10M chunks indexés, latence 100-150ms, benchmark exhaustif embeddings (Voyage retenu), chunking sémantique assez précis pour se passer de re-ranking.
• Pipeline parsing documentaire GPU : 10 000 pages en 6-7 min (layout analysis MinerU VL, OCR PaddlePaddle, reconstruction sémantique Gemini Flash, embeddings). Architecture distribuée multi-workers.
• Moteur cartographique piloté par IA : l'utilisateur configure en langage naturel, l'agent traduit en contrôles de carte (layers, filtres, zoom).
• Optimisation coûts cloud : 400€/mois pour 120 000 pages (scale-to-zero, spot instances, scheduling intelligent).

Stack : React, TanStack Start, Node.js, TypeScript, Python, PostgreSQL/pgvector, Redis, Kubernetes (Scaleway).
CTO Analyse fonctionnelle intelligence artificielle Retrieval-Augmented Generation (RAG) Project Management
Lefebvre Dalloz
Architecte Logiciel – Consultant Sénior
EDITION DE LOGICIELS
janvier 2023 - août 2025 (2 ans et 7 mois)
Nancy, France
SaaS de rédaction d'actes juridiques pour le droit social. ~1 000 utilisateurs actifs/mois, 5 000-10 000 actes générés/mois. Clients grands comptes (notaires, avocats, RH). SLA 99,9% maintenu.

Le problème résolu : les juristes ne peuvent pas modéliser seuls une base de données métier complexe (variables conditionnelles, dépendances, formules). Ma solution : l'agent IA maintient le modèle de données à leur place.

Ce que j'ai construit :
• Agent spécialisé modélisation juridique : assistant intégré à l'éditeur, lecture du schéma métier, variabilisation du texte, création de blocs conditionnels via function calling. Format de modélisation custom, moteur de vérification, tools spécialisés.
• Évaluation & observabilité LLM : outils custom de scoring, monitoring LLM-assisted de la pertinence. Plus gros chantier IA du projet.
• Moteur de rédaction documentaire réactif : éditeur rich text synchronisé avec moteur de modélisation juridique, trous, blocs conditionnels, formules calculées, pré-remplissage auto.
• Migration Java legacy → TypeScript : 2 000+ procédures, 13 500 actes, 22 000+ variables migrés. Big bang maîtrisé en 18 mois.
• Serverless AWS : architecture Lambda + ECS, event-driven, scaling automatique, optimisation cold starts.
• Auth SSO groupe : intégration fédération d'identités Lefebvre Dalloz, gestion permissions multi-tenant.

Infra : 10+ microservices, monorepo TypeScript, Kubernetes AWS, CI/CD GitHub Actions (<10 min du tag au live), Sentry + OpenTelemetry + Grafana.

Au quotidien : code reviews bilatérales, pair programming, ateliers infra hands-on pour l'équipe.
React.js Node.js Kubernetes intelligence artificielle Architecture logicielle
410 Gone | 410-gone.fr
Ingénieur logiciel – Développeur Fullstack
E-COMMERCE
novembre 2021 - octobre 2022 (11 mois)
Lyon, France
Agence e-commerce/SEO (Lyon). Introduction de React et Node.js dans un environnement historiquement PHP (Magento, PrestaShop).

Ce que j'ai construit :
• CMS sur-mesure avec SSR : architecture en packs de blocs React + Tailwind, dev server custom, bundling optimisé. SSR et optimisation images garantis par construction.
• Plateforme de formation en ligne : ~100 utilisateurs, back-office complet, QCM, transcodage vidéo, rapports PDF, mailing. Certification Qualiopi obtenue.
• Modernisation infra : 10+ sites Magento dockerisés, déploiement Kubernetes.

Stack : React, Node.js, TypeScript, Tailwind, MongoDB, Docker, Kubernetes.
React.js MongoDB PostgreSQL Docker Kubernetes