À propos de Rachid
Tech Lead IA Backend Python | FastAPI | Django
Je conçois des systèmes backend robustes et des workflows d’ingénierie augmentée par IA capables de tenir en production. Architecture maîtrisée, performance, qualité automatisée et livraison continue.
Résultats récents :
- 2 035+ tests automatisés sur un SaaS B2B
- Virtual Threads : hold DB réduit de 3-5s à 10ms
- Passage de 5 à 1000+ opérations simultanées
- Datafrance.fr : 35 000+ communes indexées
- Wassati : 6 ans d’architecture ML et NLP distribué
Ingénierie IA :
- Orchestration d’agents IA pour développement, review, tests et debugging
- Workflows multi-agents et multi-modèles (Claude, Codex, Gemini)
- Génération de code pilotée par BDD/TDD avec garde-fous qualité
- Automatisation des reviews sécurité, performance et architecture
- Moldable Development : scripts, vues de debugging et outils exploratoires pour réduire les blind spots techniques
Mes interventions :
- Refonte monolithe vers architecture modulaire ou microservices
- DDD, Clean Architecture, Hexagonale, ArchUnit
- CI/CD et déploiement continu réel
- Tests BDD/TDD, observabilité et sécurisation
- Mise en place de workflows IA pour équipes techniques
Stack :
- Backend : Python, FastAPI, Django, Kotlin, Spring Boot
- Data : PostgreSQL, PostGIS, Redis, Kafka
- Qualité : Pytest, Playwright, Testcontainers, ArchUnit
- IA : Claude Code, Codex, Gemini, workflows multi-agents
- DevOps : Docker, GitLab CI/CD, Continuous Deployment
Prestations : Tech Lead Backend | AI-Augmented Engineering | Développement Python | Architecture API | CI/CD | Mentoring
Pourquoi moi :
- 8+ ans sur des systèmes critiques en production
- Double expertise backend distribué + ingénierie IA
- Certifié PCAP, expertise Python et Kotlin/Spring
- Qualité métriquée, garde-fous automatisés, livraison continue
Vous avez un backend critique ou un besoin d’intégrer l’IA sérieusement dans vos workflows techniques ? Expliquez-moi votre besoin.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Le Cateau-Cambrésis (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Datafrance.fr - Développeur full-stackFondateur et développeur full-stack | Next.js, FastAPI, PythonSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSjanvier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)Lille, FranceObjectif : transformer des données publiques complexes (INSEE, DVF, OFGL, RNE) en décisions exploitables en quelques secondes.Enjeux : passer d'un dashboard à un moteur de décision accessible sans culture data. Performance, SEO massif, normalisation territoriale avancée.Stack : Next.js, TypeScript, FastAPI, PostgreSQL/PostGIS, Python (ETL), Tailwind, ECharts, MapLibreMes missions :- Pipeline ETL Python multi-sources avec normalisation territoriale (codes INSEE, gestion PLM, stratesdémographiques)- Génération ISR de dizaines de milliers de pages optimisées SEO (JSON-LD, hubs régionaux)- Score propriétaire par thème + classements nationaux- Visualisation et cartographie performantes (ECharts, MapLibre)- Comparaison automatique avec territoires équivalents (strate, voisins, national)- Mise en place d’une “IA Factory” interne pour augmenter le cycle complet de développement logiciel- Orchestration d’agents IA spécialisés pour le planning, la génération de code, les reviews, les tests et le debugging- Développement de workflows multi-agents et multi-modèles (Claude, Codex, Gemini) avec protocoles de validation et contrôle qualité automatiséRésultats : 35 000+ communes indexées. Données lourdes transformées en rendu instantané, lisible et exploitable. Passage d'un outil d'analyste à un moteur de décision accessible.
- XPONE - Architecte & développeur backend KotlinDéveloppeur Full-Stack Kotlin/Spring Boot | PRM SaaS B2BRÉSEAUX SOCIAUXaoût 2025 - Aujourd'hui (10 mois)Toulouse, FranceObjectif : automatiser la prospection LinkedIn/WhatsApp sans détection ni perte de performance.Enjeux : gestion volume + temps réel + détection anti-bots + scalabilité sans dette technique.Stack : Kotlin, Spring Boot, PostgreSQL, WebSocket/STOMP, Docker, GitLab CI/CD, Playwright, Testcontainers- Conception et développement d’une plateforme SaaS B2B haute disponibilité avec Kotlin et Spring Boot- Mise en place d’une “IA Factory” interne pour augmenter le cycle complet de développement logiciel- Orchestration d’agents IA spécialisés pour le planning, la génération de code, les reviews, les tests et le debugging- Développement de workflows multi-agents et multi-modèles (Claude, Codex, Gemini) avec protocoles de validation et contrôle qualité automatisé- Intégration de garde-fous architecturaux automatisés via ArchUnit, hooks Git et pipelines CI/CD- Génération de code pilotée par BDD/TDD avec stratégie “@Disabled-first” et vertical slicing sous feature flags- Revue automatisée multi-personae : sécurité, performance, architecture, testing et simplicité- Mise en place d’une architecture modulaire basée sur le Domain-Driven Design (DDD) avec validation automatique des frontières applicatives- Optimisation de la concurrence backend via Java Virtual Threads, réduisant le temps de rétention des connexions base de données de 3–5 secondes à ~10 ms- Augmentation de la capacité de traitement de ~5 à plus de 1 000 opérations simultanées- Développement et maintenance de plus de 2 035 tests automatisés (unitaires, intégration, E2E)- Mise en place de pipelines GitLab CI/CD avec déploiement continu
- Wassati - Architecte ML & développeur backend PythonDéveloppeur Python | Scoring NLP multilingueCONSEIL & AUDITseptembre 2019 - décembre 2025 (6 ans et 3 mois)Lille, FranceObjectif : attribuer un score d'engagement sociétal à partir d'un texte ou d'une URL, basé sur des corpus massifs (pétitions).Enjeux : analyser du contenu à grande échelle sans produire des scores bruités. Multilingue (FR, EN, ES), qualité des données, faux positifs.Stack : Python, scikit-learn, spaCy, Apache Kafka, pandasMes missions :- Pipeline complet scraping → preprocessing → scoring multilingue- Modèles NMF + TF-IDF avec seuillage pour réduire les faux positifs- Pipelines linguistiques sur mesure (lemmatisation, n-grammes, stopwords dédiés)- Traitement asynchrone via Apache Kafka pour scalabilité- Détection de langue multi-modèlesRésultats : score lisible et exploitable, identification de 20-25 thématiques via NLP, système scalable et fiable enproduction sur 6 ans.
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Formations
- Licence Sciences PhysiquesUniversité de Lille 1 Sciences et Technologies2001Bachelor in Physical Science , Physical and Chemistry Science
- DUT Mesures Physiques, option Techniques InstrumentalesUniversité de Lille I Sciences et Technologies2000Technical College in Physics Measures Specialism, Instrumentals Techniques
Certifications
- PCAP™ – Certified Associate Python ProgrammerPython Institute - USA2023