À propos de Rasamison
Je conçois et déploie des systèmes IA en production — agents autonomes, pipelines RAG, APIs backend — avec des résultats mesurables.
Ce que j'ai livré récemment :
Système multi-agents temps réel pour un call center de 50 opérateurs → -35% de temps de traitement, latence maintenue < 200 ms
Pipeline RAG sur +10 000 textes juridiques → +40% de précision vs recherche classique, API FastAPI < 300 ms
Application de gestion déployée en production → -60% de temps de collecte de données
Ce que je peux faire pour vous :
Construire un agent IA ou un chatbot connecté à vos données
Mettre en place un système RAG sur vos documents internes
Créer ou optimiser vos APIs backend (FastAPI, NestJS, Express)
Automatiser vos workflows de données (scraping, ETL, pipelines)
Intégrer OpenAI, Claude, Vertex AI ou des modèles open source dans vos applications
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- EtechIngenieur IAfévrier 2025 - mai 2026 (1 an et 3 mois)Objectif : assister les opérateurs en temps réel — suggestion de réponses contextuelles, résuméautomatique des appels et escalade intelligente des tickets clients.● Architecturé et piloté bout en bout le système multi-agents, réduction dutemps de traitement de 35%.● Défini les patterns d'orchestration avec LangGraph (graphes d'état, nœudsspécialisés) via gRPC et WebSocket, latence maintenue < 200 ms.● Conçu la stratégie de recherche hybride dense/sparse dans Qdrant et le cachede contexte LLM via Redis.● Déploiement scalable sur GCP avec Docker, zéro downtime en production.● Atelier de formation chez le client pour la prise en main et l'adoption dusystème par les équipes opérationnelles.
- Mission freelanceDéveloppeur IAmai 2025 - août 2025 (2 mois)Tananarive, MadagascarConception et implémentation d'un système RAG• Scraping automatique des textes juridiques avec SeleniumBase• Prétraitement et découpage du corpus par chunks, puis génération d'embeddings via OpenAI text-embedding-3-small• Indexation des vecteurs dans Qdrant, hébergé sur serveur OVH, avec gestion de la persistance et du scaling• Déploiement d'une API FastAPI servie par Uvicorn offrant un point d'entrée pour requêtes en mode recherche hybride (dense + sparse) via LangChainTechnologies : LangChain, Qdrant ,FastAPI, SeleniumBase, OpenAI, Docker
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