Je conçois les pipelines event-driven et orchestre des agents LLM qui transforment la donnée brute en intelligence opérationnelle, en pilotant chaque projet de bout en bout, du besoin métier à la mise en production et décision.
De la couche données à l'orchestration d'agents, un stack construit pour la production.
Des systèmes en production et des outils open source qui résolvent de vrais problèmes d'ingénierie.
Refonte d'une stack batch orchestrée par Airflow vers une architecture serverless événementielle sur AWS (Step Functions, Lambda, EventBridge). Data warehouse Snowflake géré en Terraform, transformations dbt et déploiement CI/CD. Cadrage avec le métier, choix d'architecture et passage en production.
Extension VS Code pour visualiser et débugger les AWS Step Functions directement dans l'IDE. Conçue pour les équipes data orchestrant des workflows complexes. Publiée en open source pour un besoin récurrent des équipes data.
Voir sur GitHub →Web app personnelle de suivi budgétaire branchée sur Claude : catégorisation et assainissement automatiques des transactions, détection des dépenses récurrentes et répartition intelligente du budget par enveloppe. L'agent LLM transforme un relevé brut en plan financier lisible. Un vrai cas d'usage GenAI, pas une démo.
Application sportive qui intègre l'IA pour générer des programmes d'entraînement adaptatifs, analyser la progression et ajuster les séances en temps réel selon les performances et les objectifs de l'utilisateur. Un prototype pour voir jusqu'où l'IA générative peut aller sur un usage grand public.
Senior Data Engineer spécialisé dans les architectures événementielles AWS et l'orchestration d'agents autonomes. Je travaille à l'intersection du data engineering de production et des systèmes d'IA, là où la donnée devient décision. Je pilote les projets de bout en bout : cadrage avec le métier, choix d'architecture, arbitrages et mise en production. Pas seulement du code, mais des décisions.