Conception et évolution d’API DSP2 permettant aux tiers agréés d’accéder aux comptes clients, de consulter leurs données et d’initier des paiements avec le consentement des clients.

• - IA & Developer Experience : utiliser GitHub Copilot et Claude pour assister les revues de code, la création de tickets Jira, la documentation Confluence et les développements techniques, en intégrant le Spec-Driven Development (SDD) pour structurer les développements à partir de spécifications et la création de serveurs MCP (Model Context Protocol) pour connecter les assistants IA aux outils, API et sources de données.
• - Modernisation technique : piloter la migration de plus de 20 services de Spring Boot 3 vers 4 en 1 semaine en utilisant des agents IA, avec une couverture de tests portée de 70 % à plus de 90 %, sans régression en production.
• - Leadership technique & Expertise métier : définir les solutions techniques pour les virements en masse, la gestion des accès délégués, l’authentification forte des clients (SCA) et la traçabilité.
• - Qualité & Parcours client : mettre en œuvre des tests end-to-end (E2E) pour les API Open Banking, améliorer les parcours de paiement et fiabiliser la gestion des erreurs.
• - Architecture & Performance : réduire de plus de 50 % les transactions traitées par le mainframe en transférant les traitements concernés vers MongoDB, renforcer la résilience avec des mécanismes de circuit breaker et intégrer Kafka pour la traçabilité.

• Java
• TypeScript
• Spring Boot
• Node.js
• Microservices
• Kafka
• MongoDB
• JUnit
• Mockito
• Jest
• Playwright
• Docker
• Kubernetes
• GitLab CI
• ArgoCD
• Dynatrace
• Grafana
• ELK
• Agile Scrum
• SDD
• MCP

Développement d’un chatbot de support client basé sur l’IA générative avec Google Gemini, conçu pour fournir des réponses pertinentes et contextualisées.

• - RAG & Pertinence des réponses : mettre en œuvre une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec des embeddings multilingues, atteignant un taux de réponses jugées satisfaisantes de 95 %.
• - Automatisation de la base de connaissances : développer un pipeline automatisé d’ingestion des connaissances pour le système RAG, facilitant la mise à jour de la base et réduisant les interventions manuelles.
• - Optimisation de la recherche & du retrieval : optimiser les pipelines de recherche avec le multi-query, le reranking et la recherche par similarité afin d’améliorer la pertinence du contexte récupéré.
• - Prompt Engineering & Raisonnement : concevoir des stratégies avancées de prompting, notamment Chain-of-Thought (CoT) et self-consistency, pour améliorer la qualité et la cohérence des réponses.

• Python
• FastAPI
• TypeScript
• React
• Next.js
• LangChain
• PgVector
• GitLab CI
• Agile Kanban

Développement de izia-numia.com, une plateforme web dédiée au suivi et à la gestion de l’alternance.

• - Architecture Front-end : migrer de Context API vers Redux afin de faciliter la maintenance d’une gestion d’état devenue complexe et de centraliser la logique de gestion des états partagés entre les composants React.
• - Composants réutilisables : concevoir et structurer des composants React réutilisables pour favoriser la réutilisation du code, sa maintenabilité et la cohérence de l’application.
• - Optimisation des performances React : optimiser le rendu des composants et les mises à jour d’état afin de limiter les re-rendus inutiles et d’améliorer la réactivité de l’application.
• - Leadership technique : accompagner une équipe de quatre développeurs dans les choix techniques et les approches d’implémentation, et réaliser des revues de code.
• - Tests & Qualité du code : mettre en place de SonarQube (analyse statique, quality gates, suivi de la dette technique) et de tests automatisés (unitaires, intégration) intégrés à la CI/CD pour prévenir les régressions.

• JavaScript
• React
• Redux
• Jest
• Cypress
• MUI
• PostgreSQL
• GitLab CI
• Agile Scrum

Développement de services back-end pour une plateforme scientifique dédiée à la gestion de données pédologiques et de sous-sol (échantillons de sol, mesures et résultats d’analyses en laboratoire), avec un accent sur l’intégrité des données, la conception d’API et l’intégration entre services.

• - Développement d’API REST : concevoir et développer des API pour la gestion des données scientifiques, avec opérations CRUD, filtrage, import de données et règles métier.
• - Modélisation et persistance des données : modéliser les liens entre échantillons, mesures et résultats d’analyses, formaliser les besoins métier en schémas relationnels et diagrammes UML, et mettre en œuvre la persistance avec Hibernate et PostgreSQL.
• - Intégration événementielle : implémenter des producteurs Apache Pulsar pour publier des événements et permettre les échanges asynchrones entre services.

• Java
• Spring Boot
• Hibernate
• PostgreSQL
• Pulsar
• Docker
• GitLab CI
• Agile Kanban