À propos de Kilian
Je suis développeur Full-Stack spécialisé en React et FastAPI, avec une forte appétence pour la création d’applications web performantes, scalables et bien structurées.
J’interviens aussi bien sur le frontend que sur le backend, avec une approche orientée produit : interfaces propres, APIs robustes et architecture propre. J’utilise régulièrement Docker pour faciliter le déploiement et la reproductibilité des environnements.
En parallèle, je développe des projets autour de l’intelligence artificielle et du machine learning, ce qui me permet d’avoir une vision plus complète des systèmes modernes.
Je suis à l’aise sur des projets de :
- développement d’applications web full-stack
- création et intégration d’API REST
- mise en place d’architectures backend
- conteneurisation et déploiement avec Docker
Je travaille en remote et je suis rigoureux sur la qualité du code, la communication et le respect des délais.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- MUNICSoftware Engineer InternAUTOMOBILEavril 2025 - août 2025 (4 mois)Le Kremlin-Bicêtre, FranceDesigned and developed an automated end-to-end testing system to improvesoftware quality and reliability.
- Built a test runner to execute reusable test scenarios for continuous testing
workflows.- Designed structured test case definitions to support scalability and
maintainability.- Implemented automated reporting system to summarize test execution
results.- Worked in a containerized environment using Docker to ensure
reproducibility of test executions.- Improved testing efficiency by reducing manual validation processes.
- Gendarmerie NationaleAI Research InternDÉFENSE & ARMÉEmai 2024 - juin 2025 (1 an et 1 mois)Puteaux, FranceWorked on evaluating and comparing Large Language Models (LLMs) andVision-Language Models (VLMs) in a controlled environment.
- Designed experiments to benchmark multiple AI models locally.
- Evaluated model performance based on accuracy and reliability for question
generation tasks.- Built automated pipelines to generate multiple-choice questionnaires using
LLMs.- Compared different architectures to identify the most suitable models for real-world use cases.
- Worked with Python-based AI tooling and local model deployment setups.
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Formations
- BACHELOR OF SCIENCE IN COMPUTINGGriffith College Dublin2026
- Software engineerEpita