Description

PRODUCTION-READINESS AUDITS FOR GITHUB PROJECTS.

Anthropic CVP-verified security researcher · Pre-merge OSS audits · Orionix

J'audite du code OSS en pré-merge pour des startups tech qui shippent vite. Approuvé dans le Cyber Verification Program d'Anthropic (juin 2026), j'opère sous la marque Orionix.

Ce que je livre : 1 note par PR avec findings file:line + proof-by-contrast + correctif suggéré. Zéro hallucination, zéro extrapolation. Chaque claim trace vers une ligne de code vérifiable.

Track record public (vérifiable sur GitHub) :

★ Anthropic CVP approved researcher (juin 2026)

- hatchet-dev/hatchet #4131 → PR #4137 mergée avec ma review

- BigBodyCobain/Shadowbroker #375 : 3 findings, fixes mainteneur en 34 minutes

- Vercel ai-sdk : 3 rapports HackerOne, feedback du triager : "excellent documentation quality"

- BerriAI/litellm : reporter credit GHSA-wr37-fm8c-4vvq

- Sentry : disclosure CWE-682 sous triage (juin 2026)

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Orionix
Founder · Production-Readiness Auditor
juin 2026 - Aujourd'hui (2 mois)
Orionix audite les projets GitHub avant qu'ils ne cassent en production. Pas du "ça compile" — les race conditions sous charge, les timeouts qui bloquent une stack entière, les secrets qui fuitent dans les logs, l'audit trail manquant qui rend tout postmortem impossible.

Audit public récent — BigBodyCobain/Shadowbroker (9k stars sur GitHub). Issue #375, trois bugs production identifiés en 45 minutes — le maintainer a shippé les fixes en 34 minutes (commit 9a0a9a1, github.com/BigBodyCobain/Shadowbroker/issues/375).

MÉTHODE
• Lecture profonde du backend + état de l'art sur la stack
• Pattern library Orionix (60+ patterns production-readiness cumulés audit après audit)
• Vérificateur déterministe : chaque finding est revérifié contre l'AST avant publication
• Rationing : 3 bugs publics + 2-3 en réserve pour follow-up payant

LIVRAISON
• Rapport détaillé (file:line + fix concret) — pour les audits standards
• Refonte directe (clone + fix + tests + handover propre) — pour les premium

OUTILS PROPRIÉTAIRES
• Beaume — moteur RAG, 672K docs, 90% recall@10, vérificateur déterministe à 0 hallucination sur seuils numériques. Architecture 3 cerveaux, 100% local.
• Bocaux — app iOS native (5500 LoC, 102 tests, StoreKit 2, Family Controls) construite avec la même méthode rigoureuse.

Stack : Python, TypeScript, Go, Rust, Swift, agents IA orchestrés.
Python audit de code Sécurité applicative Code Review
Beaume
Founder & Architect
février 2026 - Aujourd'hui (6 mois)
Beaume est un moteur RAG juridique 100% local pour les avocats français. Première version sur le droit du travail (licenciement économique). Architecture 3 cerveaux (LLM créatif + système expert déterministe + multi-agents distribués), 672K documents Légifrance indexés, vérificateur déterministe atteignant 0 hallucination sur seuils numériques.

Différenciateur : on fait raisonner un système expert déterministe ; le LLM ne sert qu'à traduire en langage naturel. Inverse du modèle Harvey / Doctrine.

CHIFFRES
• 672K docs Légifrance compactés (~60 Mo tier free)
• 90% recall@10 sur BGE-M3
• 28/28 tests document_analyzer + 370/370 tests non-LLM verts
• Tourne sur Mac Air M2 16GB (tier free)

RÔLE
• Vision produit et architecture
• Orchestration des agents IA pour le développement et les opérations
• Stratégie OSS (BSL 1.1 niveau 2) et go-to-market avocats Lyon
• Communication YC

STACK : Python, RAG (BGE-M3 + FAISS + PageRank), Swift (HUD macOS), Ollama (Gemma 4), agents Claude orchestrés.
https://github.com/mathieuballotma-sketch/lucie