Architecture backend LED et conception d’API REST en utilisant Python, Django,
et FastAPI, réduisant le temps de réponse de l’API de 42 % et atteignant 99,9 %
la disponibilité de la plateforme à travers l’infrastructure AWS.
Modernisé la frontend avec React et Next.js, optimisé PostgreSQL
et implémentait la mise en cache Rederis, en faisant évoluer le produit à partir de
De 2 000 à 18 000+ utilisateurs actifs.
Amélioration du flux d’intégration et de la facturation par abonnement, augmentation de la conversion
des taux de 27 % et l’engagement sur les tableaux de bord de 31 %.
Intégration de l’API OpenAI et construit un pipeline RAG avec pgvector et
LangChain pour alimenter un assistant IA intégré à l’application, réduisant ainsi les tickets de support
de ~30 %.
Conteneurisé de la pile complète d’applications avec Docker et Kubernetes activés
AWS EKS ; implémenté des déploiements bleu-vert via GitHub Actions
CI/CD, réduisant le temps d’arrêt de déploiement à presque zéro.
J’ai écrit 300+ tests unitaires et d’intégration en utilisant pytest et React Testing
Bibliothèque, atteignant une couverture de 85 % et réduisant les bugs de régression de 40 %.
J’ai encadré deux ingénieurs juniors, dirigé la planification de sprints et collaboré avec
Produit et design pour définir la feuille de route technique.

API Stripe intégrée pour les paiements et performances optimisées en backend
En utilisant Django et Redis, cela réduit l’abandon des caisses de 18 %.
Repensé le tableau de bord d’administration basé sur React et amélioré la page
ce qui a fait passer le score du Lighthouse de 63 à 91.
Synchronisation automatisée de l’inventaire via les travailleurs asynchrones de Celery, sauvegarde
15+ heures de travail manuel par semaine.
J’ai développé un moteur de recommandation de produits alimenté par l’IA en utilisant OpenAI
Encastrements et recherche de similarité cosinus, augmentation de la valeur moyenne de l’ordre
de 12 %.
Migration du CI/CD des déploiements manuels vers les pipelines CI GitLab avec
Environnements dockerisés, réduisant le cycle de sortie de 2 semaines à 3 jours.
Introduction d’une suite de tests pytest avec une couverture de 70 %+ sur les paiements critiques et
Modules d’inventaire, éliminant une classe récurrente de bugs de vérification.

Construit et déployé un MVP prêt pour la production en 10 semaines en utilisant
FastAPI, PostgreSQL et Docker, sécurisant le financement de démarrage après le lancement.
Conception d’une architecture cloud évolutive sur AWS (EC2, RDS, S3), réduisant
coûts opérationnels de 28 % et en garantissant zéro incident critique lors des 6 premiers
Des mois.
API OpenAI intégrée pour la fonctionnalité automatisée de génération de contenu,
permettant au produit d’arriver plus rapidement sur le marché sans éditorial supplémentaire
Nombre de personnes.
Configurez Docker Compose pour les environnements de développement locaux et GitHub Actions
pipeline pour les tests automatisés et le déploiement vers AWS, réduisant le développement
Intégration de jours à heures.