Nasser M.

Objectif de la mission :Développement d’une plateforme SaaS d’analyse de prise de parole pour un coach professionnel, à partir d’un plugin existant fourni par le client.Réalisations :- Développement complet du backend avec FastAPI en appliquant une architecture modulaire respectant les principes SOLID.- Conception d’une API REST sécurisée avec authentification JWT, gestion des rôles (admin/client) et rate limiting.- Mise en place de tests automatisés pour les services métier et les endpoints critiques.- Réécriture et adaptation du plugin React du client pour l’intégrer au backend et enrichir les fonctionnalités.- Intégration des API OpenAI et Anthropic pour l’analyse automatique des prises de parole (transcription, scoring, feedback personnalisé).- Implémentation d’une base PostgreSQL avec SQLAlchemy et pattern Repository.- Déploiement en production avec configuration du reverse proxy et d’un sous-domaine API.- Résolution de problèmes de compatibilité multi-navigateurs liés aux APIs Web Speech et MediaRecorder.Stack technique :Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, JWT, React, Vite, OpenAI, Anthropic Claude, o2switch

Objectif de la mission :Développer une application web e-commerce complète pour un client, intégrant une solution d’intelligence artificielle conversationnelle.Réalisations :- Développement du backend avec Django, choisi pour sa rapidité de mise en œuvre et sa fiabilité dans la création d’un MVP permettant au client de tester son marché.- Intégration d’un chatbot intelligent basé sur LangChain et LLMs, offrant une assistance personnalisée aux utilisateurs lors de leur navigation et de leurs achats.- Mise en place d’une architecture modulaire et évolutive, facilitant la maintenance et l’ajout de nouvelles fonctionnalités.- Collaboration directe avec le client pour adapter le produit à ses besoins métiers et valider les retours utilisateurs.Stack technique :Python, Django, LangChain, LLMs, IA générative, RAG, PostgreSQL, Faiss.

Objectif de la mission :Développer une application web destinée à faciliter le partage et la consultation de ressources scientifiques pour un client dans le domaine de la chimie.Réalisations :- Développement du backend avec Django, assurant une base solide et sécurisée pour la gestion des données et des utilisateurs.- Intégration d’un LLM pour automatiser certaines tâches d’analyse et de traitement du contenu scientifique.- Utilisation de Selenium pour automatiser la collecte et la mise à jour des données issues de sources externes.- Conception d’un processus ETL pour structurer, transformer et centraliser les informations dans la base de données.Stack technique :Python, Django, LLM, Selenium, ETL, PostgreSQL, Git/Github, CI/CD