About Julien
90% des PoC IA meurent avant la prod.
Causes : architecture usine à gaz, coûts d'inférence (OpenAI/Gemini) explosifs, latence et zéro monitoring.
Ingénieur IA & Backend, je ne crée pas de prototypes jetables. Je reconstruis des pipelines LLM lents, coûteux ou instables pour les faire scaler en production.
J'accompagne les Startups & Scale-ups qui bloquent sur l'exécution technique et l'infra de leurs projets AI.
► MON APPROCHE :
La simplification. Je supprime les couches inutiles (ex: remplacer un RAG complexe + Redis par un pipeline asynchrone Kafka + Prompt Engineering solide). J'implémente un routing intelligent pour diviser vos coûts par 3 et un vrai LLMOps pour une observabilité totale.
► CE QUE JE METS EN PLACE (Stack & Expertise) :
- Backend & Infra : Python, FastAPI, Pydantic v2, asyncio, Kafka, S3, PostgreSQL, Redis.
- Ingénierie LLM : LangGraph, Function Calling, Schema-first JSON, Prompt Engineering, Routing multi-modèles (Gemini 2.5, OpenAI).
- LLMOps & Monitoring : Tracking tokens/coûts, Rate-limiting, DLQ, Prometheus, Grafana.
- Déploiement : Docker, Kubernetes (K8s), AWS (EKS, Bedrock), vLLM, RunPod, CI/CD.
► RÉSULTATS CONCRETS :
- Pipeline d'extraction (Scale-up SOLV) : Remplacement d'un système instable par une archi Kafka minimaliste. 50k+ docs traités, 99.2% de succès, coûts d'API ÷3.
- Clustering à contraintes IA : Conception d'un algo hybride scalable là où DBSCAN/K-Means échouaient sémantiquement.
- Automatisation (Venio AI) : Plateforme d'agents livrée en prod via spec OpenAPI.
💡 "Exécution de niveau senior dès le premier jour — livraisons transverses sur le backend, le DevOps et l’ensemble du stack IA." — Luca F. (CTO, Venio AI)
► MODALITÉS :
• Full remote (Fuseau EU) | Missions 3-6 mois | Dispo immédiate.
On regarde sous le capot de votre infra LLM ? Contactez-moi.
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Spanish
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- SOLVProduction LLM EngineerOctober 2025 - Today (8 months)Bruxelles, BelgiumScale-up belge de stakeholder analytics & risk management pour projets d'infrastructure complexes.Pipeline d'extraction documentaire LLM :Reconstruction complète d'un pipeline d'extraction instable (Redis + embeddings + RAG + modèles premium, crash à 10+ docs) par un système Kafka async minimaliste en Python/FastAPI.→ 50 000+ documents traités, 99.2% succès, coût divisé par 3Algorithme de clustering à contraintes :Conception et implémentation d'un algorithme hybride : extraction de features par LLM (orientation, entités, nature) injectées comme pénalités dans la matrice de distance avant clustering hiérarchique. A résolu les limites de deux tentatives précédentes (DBSCAN, HDBSCAN+K-Means).Routing multi-modèles & LLMOps :Routing intelligent Gemini Flash ↔ Gemini 2.5 Pro (fallback OpenAI), sélection selon complexité/coût. Dashboards Prometheus/Grafana en production (p95 latence, coûts, densité d'extraction), rate-limiting, retries exp-backoff, DLQ.
- Venio AIAI EngineerFebruary 2025 - September 2025 (7 months)Reggio d'Émilie, ItalyStartup d'automatisation par agents IA pour entreprises non-tech.Plateforme d'agents conversationnels :Construction en Python/FastAPI d'une plateforme d'agents LLM : le système comprend le besoin utilisateur en langage naturel, génère un agent adapté et expose un endpoint API prêt à l'emploi. Génération automatique d'outils agents depuis specs OpenAPI.Benchmarking & déploiement :Suite de benchmarking (accuracy, coût, latence) pour comparer modèles LLM et prompts avant mise en production. Déploiements automatisés Docker/Kubernetes via GitLab CI/CD.
- ONECLICKHIREDFondateurJanuary 2025 - September 2025 (8 months)SaaS IA : parsing de CV + outreach personnalisé automatisé. Stack complète construite en solo : React/TS, Fastify, PostgreSQL, Redis/BullMQ, Stripe.Intégration LLM multi-providers (Gemini + OpenAI), jobs asynchrones fiables. 150 inscriptions.
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