Je conçois les pipelines event-driven et orchestre des agents LLM qui transforment la donnée brute en intelligence opérationnelle.
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.
Extension VS Code pour visualiser et débugger les AWS Step Functions directement dans l'IDE. Conçue pour les équipes data orchestrant des workflows complexes.
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.
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.
De la couche données à l'orchestration d'agents, un stack construit pour la production.
Snowflake
BigQuery
dbt
SQL
Apache Airflow
Python
AWS Lambda
DynamoDB · S3
Terraform · CDK
Git
LangChain
LLM OrchestrationSenior 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.