Pratique
Ingénieur d'intégration IA
Des chaînes LLM qui tournent sans surveillance et ont toujours raison le lendemain matin
Je construis des systèmes de production autour des modèles de langage — la partie ingrate : orchestration, validation, reprises, coût et l'évaluation qui dit si la chose fonctionne encore. Une chaîne de contenu automatisée qui génère, vérifie, édite et traduit sans humain dans la boucle. Un module de transcription en flux qui transforme la parole en document structuré. En dessous, tout le stack, pour que le modèle reste un composant au lieu de devenir l'architecture.
Ce que je sais faire
- Concevoir une chaîne LLM avec les parties ennuyeuses comprises : validation, reprises, idempotence et un plafond de coût.
- Obtenir du modèle une sortie structurée et vérifiée par schéma plutôt qu'une prose à analyser ensuite.
- Construire une recherche sur vos propres documents et savoir quand elle renvoie le mauvais passage.
- Faire entrer la parole et les documents dans le système : transcription, extraction et un artefact généré au bout.
- Mettre en place l'évaluation, pour qu'un changement de prompt soit une mesure et non une impression.
- Dire clairement où un modèle n'a rien à faire, et y écrire du code ordinaire.
D'où cela vient
- 2025 —
ASMB Tech
Litseller : une chaîne d'orchestration LLM automatisée qui génère, valide, édite et traduit des articles en onze langues et les publie sans humain dans la boucle. Auto Inspect : transcription vocale en flux structurée en un rapport PDF généré.
- 2023 — 2025
Yandex
Modules B2B à forte charge et couches d'intégration entre microservices et analytique externe.
- 2019 — 2022
Sber
Analyse et structuration de données non structurées dans des documents d'exécution, réduisant les erreurs manuelles.
Stack
- IA et modèles de langage
- OpenAI API ·Claude API ·LLM orchestration ·Prompt engineering ·Structured output ·RAG ·Speech transcription ·Evaluation harnesses
- Backend et données
- Node.js ·TypeScript ·PostgreSQL ·Supabase ·Queues ·REST API
- Frontend
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