Acerca de Yoann
Développeur IA & Fullstack | Python | RAG | Agents
- CMB - RAG on-premise souverain sur corpus bancaire. Python, Llama, Qdrant, FastAPI.
- MAX - Agent business LangGraph orchestrant email, finance et agenda. 4h gagnées par jour sur la prospection.
- Location saisonnière - Automatisation Airbnb/Booking. 99%+ de disponibilité, zéro intervention manuelle.
- BotYo - Pipeline de veille crypto temps réel. Alertes Telegram automatiques, zéro surveillance.
- IA / LLM : LangGraph, LangChain, RAG, agents multi-étapes, Qdrant, Llama, OpenAI, Anthropic
- Backend : Python, FastAPI, asyncio, Node.js, TypeScript, PostgreSQL
- Frontend : React, Next.js
- Automatisation : API REST, webhooks, intégrations SI, workflows événementiels
- DevOps : Docker, Linux, Git, Vercel
- Résultats chiffrés sur chaque mission : -70% temps de traitement, 99%+ de disponibilité en automatisation, RAG bancaire opérationnel en production.
- Architectures production-ready : documentées, maintenables, pas des POC qui restent dans un tiroir.
- De bout en bout : cadrage, architecture, code, déploiement.
- Habitué aux données sensibles et aux environnements multi-systèmes.
Francés
Bilingüe o nativo
Inglés
Competencia profesional completa
Experiencia
- Yostan R&DDéveloppeur Python / Architecture événementielleEDICIÓN DE SOFTWAREmayo de 2026 - Hoy (1 mes)Avignon, Francia
Pipeline de veille marché temps réel branché sur Kraken WebSocket
Détection de signaux d'achat/vente sur plusieurs actifs crypto, historisation SQLite, API FastAPI, alertes Telegram automatiques. Logique de détection configurable, backtesting basique, déploiement sur serveur Linux. Stack : Python, asyncio, FastAPI, SQLite.Résultat : surveillance automatique des marchés sans intervention manuelle. - Crédit Mutuel BretagneArchitecte IA / Développeur LLMBANCA & SEGUROSenero de 2026 - febrero de 2026 (1 mes)Vannes, Francia
Architecture RAG on-premise pour un assistant documentaire interne bancaire.
Contrainte principale :Souveraineté totale des données, zéro transit vers un LLM externe. Pipeline complet livré : ingestion documentaire, chunking adaptatif, embeddings, vector store Qdrant, retrieval hybride, prompt orchestration, réponses structurées via Pydantic. Boucle d'évaluation sur questions métier de référence : précision du retrieval, fidélité des réponses, détection d'hallucinations. Documentation technique complète.Résultat : MVP opérationnel en production, réduction mesurable du temps de recherche sur corpus interne.Compétences : RAG / Agent IA / LangGraph / Qdrant / FastAPI - Yostan R&DDéveloppeur IA / Architecte AgentEDICIÓN DE SOFTWAREabril de 2026 - Hoy (2 meses)Avignon, Francia
# Conception d'un agent business multi-agents orchestré via LangGraph.
Orchestrateur central routant vers des agents spécialisés : email, finance, agenda, notes. Intégrations Gmail, Qonto, Dougs, calendrier. Interface conversationnelle Telegram. Gestion d'état persistant, outils typés, logging des runs, reprise sur erreur. Stack : Python, LangGraph, LangChain, asyncio, Pydantic, SQLite.Résultat : 4h gagnées par jour sur la prospection inbound/outbound.
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