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Aimad B.AB

Aimad B.

Backend Dev | Python/Node | APIs/Cloud | IA

620 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Aimad

Backend Developer | Python/Node.js | APIs & Automatisation | IA

Je développe des solutions backend sur-mesure pour des applications web et mobiles, avec une expertise en automatisation de processus et intégration d’APIs performantes.

🔧 Stack Technique :

Python (Django/Flask), Node.js (Express), REST/GraphQL
PostgreSQL, MongoDB, AWS (Lambda, EC2), Docker

📌 Pourquoi me choisir ?
  • ✅ Rapidité : Livraison de MVP en 2–3 semaines.
  • ✅ Prix compétitifs : TJM de 550–600 € (tarif de lancement pour les 3 premiers clients).
  • ✅ Approche produit : Je ne code pas juste, je résous des problèmes métiers.

💼 Exemples de missions
  • Développement d’une API REST pour une app mobile (Node.js + PostgreSQL).
  • Automatisation de workflows métiers (Python + AWS).
  • Refonte d’un backend monolithique en microservices.
Disponible immédiatement en remote (France/UE).
Contactez-moi pour discuter de votre projet !
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Espagnol

    Notions

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Amiens (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Qspell
    Founder & Lead Engineer
    janvier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)
    Qspell accompagne les entreprises dans le développement d’applications web performantes et scalables, avec une expertise en cloud et en intégration d’IA.

    • Développement d’applications web scalables avec intégration d’IA (RAG, agents), réduisant les coûts opérationnels de 30% pour les clients.
    • Automatisation de workflows métiers via des solutions IA clés en main, déployées en 2 semaines avec un ROI mesuré.
    Développement Back-End Architecture Cloud Conception d'applications CI/CD Optimisation des performances
  • LLMEvalForge
    Founder
    janvier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)
    Paris, France
    • Déploiement d’une plateforme d’évaluation enterprise-grade pour LLM et pipelines RAG, pour benchmarker et optimiser leurs modèles.
    • Automatisation du benchmarking et de l’observabilité pour les générateurs d’IA, réduisant le temps d’évaluation de 50%.
    RAG LLM intelligence artificielle Python Design System

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