À propos de Fatou
Le build est rapide. La prod, elle, ne pardonne pas.
Lovable, Bolt, Cursor, Windsurf, Claude Code — ces outils génèrent du code en quelques minutes. Ce qu'ils ne génèrent pas : les tests, l'architecture de staging, la gestion des erreurs en production.
C'est là que j'interviens.
Forte d'une expérience en Quality Engineering chez Believe, je suis la QA Engineer de l'ère IA : j'audite, je teste, et je sécurise le code que l'IA a généré avant qu'il ne parte en production.
Que vous soyez founder qui a buildé son MVP avec Lovable, ou équipe dev qui shippe avec Cursor — le problème est le même. Le code sort vite. La fiabilité, elle, se construit.
Ma méthode — La Plomberie IA :
✅ Smoke tests automatiques sur votre repo (Playwright / Cypress)
✅ Validation des données avec TypeScript + Zod — zéro hallucination en base
✅ CI/CD + environnement staging — vos pushes testés avant production
✅ Audit sécurité Supabase : RLS, secrets, isolation multi-tenant
✅ Score qualité /100 avec rapport détaillé bugs, architecture, sécurité
Services & Expertise :
🔹 QA & Tests automatisés : Smoke tests, tests unitaires, tests de non-régression sur code généré par IA
🔹 AI Reliability : Validation de schémas JSON complexes, filtrage d'hallucinations, sécurisation des outputs LLM avec Zod + TypeScript
🔹 CI/CD & Staging : GitHub Actions, environnements staging/prod, badges tests passing
🔹 Architecture Backend Supabase : RLS, multi-tenancy, isolation des données, audit sécurité
🔹 Automatisations n8n industrielles : Gestion d'erreurs avancée, logs de diagnostic, workflows résilients
L'engagement Qualité :
Issue de la culture QA, je livre chaque projet avec des tests de non-régression.
"Je bâtis du solide — ou je prouve que ce qui existe ne tiendra pas."
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- AI Automation & Reliability EngineerApplication SaaS Multi-Tenant - Gestion de RelevésEDITION DE LOGICIELSnovembre 2025 - janvier 2026 (2 mois)Paris, FranceDéveloppement d'une application SaaS multi-tenant pour la gestion de relevés avec workflows automatisés.Fonctionnalités développées :- Architecture multi-tenant avec isolation des données par organisation- Authentification multi-rôles (administrateur, utilisateur, client)- Workflows automatisés de validation et notification (n8n)- Dashboard temps réel- Emails automatiques- APIs REST sécurisées avec RLS (Row Level Security)Application destinée aux agences d'intérim pour la gestion des relevés d'heures.Stack : React, TypeScript, Tailwind CSS, Supabase (Auth + PostgreSQL + RLS), n8n, Vercel
- Indépendant / R&D PersonnelleArchitecte Automation : Système de Tri de CV Intelligent & FiableRESSOURCES HUMAINESoctobre 2025 - octobre 2025Paris, FranceDéveloppement d'une solution de bout en bout pour l'automatisation du recrutement multi-profils (Accueil, Services Généraux, Administratif).Défis techniques relevés :Fiabilité des données (Reliability) : Implémentation d'une couche de validation via Zod & TypeScript pour filtrer les hallucinations de l'IA. 100% des données injectées dans Airtable sont garanties conformes (types, scores, énumérations).Multi-Scoring : Évaluation simultanée d'un candidat sur 4 fiches de postes différentes avec pondération intelligente des compétences.Pipeline OCR : Intégration de Mistral AI pour l'extraction de texte sur des documents complexes ou scannés.Auto-Correction : Mise en place d'un système de nettoyage des réponses JSON pour assurer la continuité du workflow n8n.Résultat :Passage d'un traitement manuel (8h/jour) à un traitement automatisé (30 min), soit 93% de gain de productivité, sans sacrifier la précision de l'analyse.compétences :n8nOpenAI (GPT-4)ZodTypeScriptAirtableData ValidationOCR (Mistral AI)Prompt Engineering
- Reliability LabCréation d'un Framework de Fiabilité pour LLM (Open Source)février 2026 - février 2026Saint-Denis, FranceDéveloppement d'un "Guardrail" technique pour sécuriser les sorties des modèles de langage (LLM).Mise en place de schémas de validation stricts avec Zod.Gestion de la coercion de types pour stabiliser les échanges entre n8n et OpenAI.Réduction du taux d'échec des workflows liés aux hallucinations de l'IA de pratiquement 100% à 0%.Stack : TypeScript, Zod, Vitest, OpenAI API.
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Certifications
- Titre RNCP Niveau 6 - Concepteur Développeur d'ApplicationsAda Tech School (certifié par le Ministère du Travail)2025
- L'essentiel de React.jsLinkedIn Learning2025