À propos de Julien
- Backend & Infra : Python, FastAPI, Pydantic v2, asyncio, Kafka, S3, PostgreSQL, Redis.
- Ingénierie LLM : LangGraph, Function Calling, Schema-first JSON, Prompt Engineering, Routing multi-modèles (Gemini 2.5, OpenAI).
- LLMOps & Monitoring : Tracking tokens/coûts, Rate-limiting, DLQ, Prometheus, Grafana.
- Déploiement : Docker, Kubernetes (K8s), AWS (EKS, Bedrock), vLLM, RunPod, CI/CD.
- Pipeline d'extraction (Scale-up SOLV) : Remplacement d'un système instable par une archi Kafka minimaliste. 50k+ docs traités, 99.2% de succès, coûts d'API ÷3.
- Clustering à contraintes IA : Conception d'un algo hybride scalable là où DBSCAN/K-Means échouaient sémantiquement.
- Automatisation (Venio AI) : Plateforme d'agents livrée en prod via spec OpenAPI.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle complète
Expériences
- SOLVProduction LLM Engineeroctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)Bruxelles, BelgiqueScale-up belge de stakeholder analytics & risk management pour projets d'infrastructure complexes.Pipeline d'extraction documentaire LLM :Reconstruction complète d'un pipeline d'extraction instable (Redis + embeddings + RAG + modèles premium, crash à 10+ docs) par un système Kafka async minimaliste en Python/FastAPI.→ 50 000+ documents traités, 99.2% succès, coût divisé par 3Algorithme de clustering à contraintes :Conception et implémentation d'un algorithme hybride : extraction de features par LLM (orientation, entités, nature) injectées comme pénalités dans la matrice de distance avant clustering hiérarchique. A résolu les limites de deux tentatives précédentes (DBSCAN, HDBSCAN+K-Means).Routing multi-modèles & LLMOps :Routing intelligent Gemini Flash ↔ Gemini 2.5 Pro (fallback OpenAI), sélection selon complexité/coût. Dashboards Prometheus/Grafana en production (p95 latence, coûts, densité d'extraction), rate-limiting, retries exp-backoff, DLQ.
- Venio AIAI Engineerfévrier 2025 - septembre 2025 (7 mois)Reggio d'Émilie, ItalieStartup d'automatisation par agents IA pour entreprises non-tech.Plateforme d'agents conversationnels :Construction en Python/FastAPI d'une plateforme d'agents LLM : le système comprend le besoin utilisateur en langage naturel, génère un agent adapté et expose un endpoint API prêt à l'emploi. Génération automatique d'outils agents depuis specs OpenAPI.Benchmarking & déploiement :Suite de benchmarking (accuracy, coût, latence) pour comparer modèles LLM et prompts avant mise en production. Déploiements automatisés Docker/Kubernetes via GitLab CI/CD.
- ONECLICKHIREDFondateurjanvier 2025 - septembre 2025 (8 mois)SaaS IA : parsing de CV + outreach personnalisé automatisé. Stack complète construite en solo : React/TS, Fastify, PostgreSQL, Redis/BullMQ, Stripe.Intégration LLM multi-providers (Gemini + OpenAI), jobs asynchrones fiables. 150 inscriptions.
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