Description

Je pilote des flottes d'agents IA en production. Appliqué au commercial ça veut dire : trouver les bons prospects, les enrichir, les qualifier, les remonter dans le CRM, analyser les appels de vente. Une fois en place, ça tourne et vos équipes gardent la main dessus.

Ce que j'ai déjà mis en place :

- Chez un cabinet d'IA en MedTech, j'opère des agents d'outreach sur plusieurs milliers de leads. Sur une campagne, 9 000 prospects sourcés, 4 789 retenus après qualification, 64,7 % d'ouverture et 19 % de réponses.
- Un flux qui enrichit, qualifie et remplit le CRM tout seul, depuis la photo d'une carte de visite jusqu'à la fiche complète, sans ressaisie.
- Un agent qui écoute chaque appel de vente et en ressort les décisions, les objections et la suite à donner.
- Auguste : une base de connaissance que les agents interrogent. Elle répond aux questions de toute la boîte sur le CRM, les appels et les campagnes, en citant ses sources.
- Deux SaaS que j'ai construits et mis en ligne seul, du back à l'interface.

J'ai une obsession de la clarté et de l'organisation dans mes systèmes, quels qu'ils soient : je documente tout. Vous voyez ce que le système fait, combien coûte chaque action, et vous pouvez le reprendre en main quand vous voulez.

Côté outils, je me sers de n8n, Make ou Clay quand ça a du sens. Le cœur tourne en TypeScript sur Trigger.dev, avec Langfuse pour tout tracer. J'ai passé 1 230 heures sur Claude Code à piloter des flottes d'agents sur des workflows très variés. La stack Anthropic est ma base, mais je couple maintenant Claude avec Codex, et mes agents d'outreach tournaient aussi sur DeepSeek et Mistral. Je bascule de modèle selon la tâche ou le budget.

Le commercial, c'est là que je livre le plus, mais ces systèmes marchent sur à peu près n'importe quel process qui tourne encore à la main. Si quelque chose vous mange du temps, dites-moi où ça coince et on regarde ce qui vaut le coup d'automatiser.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km)

Agify
GTM Engineer
HIGH TECH
octobre 2025 - Aujourd'hui (10 mois)
France
Conception et optimisation d'agents IA livrés en production pour des clients du secteur médical.

J'interviens sur le développement d'agents et de tâches, l'ingénierie de prompts, le monitoring et l'observabilité (Langfuse). Travail en TypeScript dans une architecture d'agents orchestrés à grande échelle.

Livrables concrets :

Agents d'outreach de bout en bout : sourcing croisant plusieurs sources (recherches académiques, données entreprise, signaux de fenêtre d'achat, coordonnées), rédaction de messages personnalisés, et pilotage de campagnes d'envoi sur des milliers de leads.
Agent de veille concurrentielle évoluant en autonomie sur WhatsApp, OCR, ajout de leads dans le CRM, recherches d'infos...
Agent d'analyse d'appels de vente : chaque appel évalué selon les meilleures pratiques de social engineering, avec une synthèse actionnable produite en fin d'appel pourl'amélioration continue des performances commerciales de l'équipe.
Agents IA Typescript LangFuse RAG Automatisation des processus métiers
Carots.fr
CTO
EDITION DE LOGICIELS
avril 2026 - Aujourd'hui (4 mois)
Paris, France
CTO/responsable technique de Carots — SaaS pré-revenu
Je dirige toute la partie technique de notre Saas, parti de zéro et porté en
production en deux mois : une base de plus de 150 000 lignes (Dart et SQL), aujourd'hui utilisée chaque jour par trois écuries, environ 90 utilisateurs actifs quotidiens. Le produit est volontairement en test privé pendant que nous l'affinons avant l'ouverture publique.

L'enjeu n'est pas d'avoir écrit du code, c'est d'avoir rendu cette base opérable par une équipe. J'ai mis en place un workflow de production complet sur Linear relié à Claude Code et à une suite de skills que j'ai développée, qui structure le passage de l'idée au code. J'ai créé un agent qui traduit les demandes de mes deux cofondatrices non techniques en tickets cadrés et prêts à implémenter : elles contribuent pleinement au produit sans toucher une ligne de code. Je les ai même formées à piloter leurs propres projets sur Linear avec ce système.

Stack Flutter Supabase
Flutter Ingénieur IA Gestion de projet Orchestration IA Claude Code
Prestance.io
RAG engineer
EDITION DE LOGICIELS
janvier 2026 - mars 2026 (2 mois)
Paris, France
Conception et mise en production seul d'un SaaS d'analyse de CV par IA de l'architecture à l'interface, avec son propre canal d'acquisition
Le pipeline d'analyse combine plusieurs modèles selon leur rôle. Un premier passage avec Claude Haiku identifie les angles manquants d'un CV et sélectionne l'article de référence pertinent ; les réponses de l'utilisateur sont ensuite relayées à Claude Sonnet pour l'analyse approfondie. La lecture des CV se fait par extraction sur les PDF valides, avec un fallback OCR pour les formats non standard, afin qu'aucun document ne soit refusé.
Le RAG s'appuie sur une recherche vectorielle (pgvector, embeddings) qui injecte au modèle le contenu éditorial le plus pertinent : chaque analyse est ainsi nourrie par une base de connaissance que j'alimente moi-même.
Cette base vient du canal d'acquisition que j'ai construit : une publication SEO quotidienne, pilotée par un workflow que j'optimise chaque semaine à partir des données Google Search Console et du comportement utilisateur via l'outil d'analytics. Le contenu qui attire les visiteurs est le même qui affine la qualité des analyses. Boucle fermée.

Fiabilité traitée comme priorité : garde-fous contre les réponses inventées, sécurité anti-injection sur les entrées, contrôle des coûts (cache, plafonds d'injection).
RAG Ingénieur IA LLM Vector Embeddings Context engineering