Tom K.

Contexte : Développer le feature "Explainability" des RAG de CustomGPT.AI. Startup US présentée dans le blog de Pinecone en tant que pionnier du RAG-as-a-Service, avec plus de 400 millions de vecteurs hébergés sur la plateforme.

Missions :

- Développer une architecture RAG complète avec Pinecone, OpenAI API et FastAPI

- Conceptualiser un LLM-as-a-Judge (claimify) capable d'extraire les affirmations (claims) de la sortie d'un LLM et de déterminer sa qualité par rapport à son contexte

- Mettre en place un Meta-LLM-as-a-Judge capable d'évaluer le résultat du LLM-as-a-Judge en fonction des différents stakeholders (legal, security, compliance, accuracy, hallucination, etc)

Contexte : Développer le backend de la Data Marketplace chez TotalEnergies en collaboration avec les consultants AWS afin de garantir la scalabilité et la compliance. La Data Marketplace permet aux Data Owners de partager en toute sécurité des Data Products, et aux utilisateurs de s'y abonner, d'y accéder et de les intégrer.

Missions :

- Backend serverless utilisant AWS Lambda (Python) et API Gateway pour exposer des API REST sécurisées, conçu aux côtés d'experts AWS.

- Contrôle d'accès fin grâce aux rôles IAM, aux autorisateurs Cognito personnalisés et aux polices API Gateway.

- Mise en œuvre du workflow d'abonnement, y compris le traitement des demandes, la logique d'approbation et le provisionnement de l'accès aux données.

- Pipelines CI/CD avec GitHub Actions, intégration de barrières de qualité à l'aide de SonarQube

- Livraison des fonctionnalités en mode Agile, en travaillant par sprints avec des sessions de planification régulières.

Résultat :

Un backend de production permettant un partage sécurisé des Data Product

Contrôle d'accès robuste et conforme à la gouvernance

Transfert progressif de connaissances des consultants AWS pour permettre l'indépendance de l'équipe

Contexte : Développer le backend Python de la plateforme fieldglass.ai avec pour objectif de mettre à jour les actualités de manière automatique et de recevoir et répondre aux requêtes utilisateurs du frontend (API).

Missions :

- Développement d’un scraper robuste et d’un Agent IA (intégration OpenAI, LangChain / LangGraph, Asyncio) pour génération et synthèse automatique de contenus.

- Exposition d’API RESTful asynchrones (FastAPI) sécurisées et mise en production sur GCP Cloud Functions.

- Synchronisation et mise à jour automatique du Data Lake / Cloud Storage selon les retours de l’agent.

- Application des méthodes Agile/SAFe, Git et revues de code.

Résultat :

Automatisation de la mise à jour en temps réel des actualités sur la plateforme.

Intégration réussie avec l’API d’OpenAI permettant la génération de contenu