Hosni Ben Hassen

Développement d'applications web complètes (React.js, Vue.js, Next.js) pour +20 clients - interfaces responsives et expérience utilisateur optimale Conception d'APIs RESTful et architectures backend scalables (Node.js, Python/Django, PHP/Laravel) avec bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL) et NoSQL (MongoDB) Gestion complète du cycle projet : analyse des besoins, architecture technique, développement, tests, déploiement et maintenance évolutive Projets notables : clickprotect.io (protection Google Ads/Meta Ads), droit-immigration.fr (plateforme juridique), HypnoHarmony, ÉtanchPro33

Agence IA & Automatisation - Agenticflow.fr

Conception et déploiement d'un agent IA conversationnel avec RAG (Retrieval-Augmented Generation) intégrant Claude API (Anthropic), OpenAI Embeddings et Supabase pgvector pour des réponses contextuelles précises Développement d'un agent vocal IA (Sophie) avec ElevenLabs API - reconnaissance vocale, synthèse vocale naturelle et extraction automatique de leads via webhook N8N + Claude Haiku Architecture de workflows d'automatisation N8N end-to-end : generation automatique de devis personnalisés, envoi d'emails SMTP, insertion de leads en base Supabase - réduction de 80% du temps de traitement Développement du site portfolio agenticflow.fr (React.js) avec chat IA intégré, dashboard admin temps réel et système de gestion de leads multi-canal (chat + vocal) Déploiement d'infrastructure cloud complète sur VPS (Hostinger) : N8N self-hosted, Supabase, SMTP, orchestration Docker - 99.9% uptime Stack : Claude API N8N RAG ElevenLabs Supabase React.js pgvector Webhooks

Extraction et agrégation de données financières temps réel via APIs (Binance, Interactive Brokers, Alpha Vantage) avec Python - pipelines de données automatisés Développement de modèles prédictifs ML (Regression, Random Forest, XGBoost, LSTM, Reinforcement Learning) pour prédiction de tendances de marché Implémentation de pipelines de backtesting rigoureux avec optimisation d'hyperparamètres - validation sur données historiques avec métriques de performance Feature engineering avance sur datasets financiers : normalisation, indicateurs techniques, gestion de séries temporelles et détection d'anomalies Formation et mentorat sur le trading algorithmique, Machine Learning appliqué à la finance et bonnes pratiques de développement Python Stack : Python XGBoost LSTM Pandas NumPy Interactive Brokers Backtesting