En mission · Prochaines disponibilités à discuter
J’interviens après vos premières mises en prod. Je rends votre produit IA fiable et maintenable, puis j’accélère vos livraisons.
Réserver un appel de 30 min500+
80 %
500 k€
10 min
Ils m’ont fait confiance
Elles arrivent quand un produit IA grandit plus vite que le code qui le porte. Ce n’est pas une fatalité, c’est du travail d’ingénierie.
Vous savez si une nouvelle version répond mieux que l’ancienne avant de la livrer, pas après les retours des utilisateurs.
Changer un prompt, un modèle ou un outil ne casse plus le reste du produit.
Votre équipe livre mieux, plus vite et dans de meilleures conditions. Je m’appuie sur les capacités DORA, issues de plus de dix ans de recherche sur les équipes qui livrent.
Un assistant interne qui répond aux questions des équipes à partir de la documentation de l’entreprise. Au départ, un prototype Streamlit. Il fallait le rendre solide pour trois filiales.
Un assistant IA utilisé par des professionnels du droit français. Le produit était déjà en production : il fallait le faire évoluer sans casser l’existant.
« Charles a joué un rôle déterminant dans un projet d’assistant IA basé sur un RAG, déployé sur Google Cloud Run, qui a permis à plus de 500 collaborateurs d’accroître leur productivité. […] Ce qui m’a le plus marqué : son autonomie, sa maturité et rigueur technique, et sa volonté de mener des projets de bout en bout, de la conception à la production. »
« Il a joué un rôle clé dans la migration du prototype vers une API FastAPI robuste, ainsi que dans le monitoring des pipelines d’indexation qui garantissent aujourd’hui la qualité et la fraîcheur des données. »
« Ce qui m’a le plus marqué, c’est sa disponibilité et sa pédagogie : il a toujours pris le temps de répondre à mes questions, de m’orienter vers les bonnes pratiques du projet et de proposer des revues de code constructives. »
« Ce qui m’a le plus marqué, c’est sa capacité à accompagner les développeurs, qu’ils soient débutants ou expérimentés, tout en gardant une vision technique et fonctionnelle claire. »
« Ce qui m’a le plus marqué, c’est sa capacité à expliquer clairement des concepts complexes et à m’accompagner dans ma montée en compétences sur Python, les bonnes pratiques de développement et les pipelines CI/CD. »
« Son approche est structurée, pragmatique et orientée qualité. Il pose de bonnes questions, challenge les choix techniques avec bienveillance et pédagogie. »
Une fonction d’eMush de dix lignes qui peut planter en production, et trois façons de traiter un null : le vérifier, lever une exception ou renvoyer un objet par défaut.
Comment l’installation d’eMush est passée de trois technologies configurées à la main à une seule commande, et ce que Docker n’a pas réglé.
Trois erreurs qui font échouer le rebase d’une branche, dont une que je ne sais toujours pas expliquer, et les quatre commandes que j’utilise.
Archéologie logicielle : reconstruire un jeu sans son code source
Archéologie logicielle : reconstruire un jeu sans son code source
Archéologie logicielle : reconstruire un jeu sans son code source
Archéologie logicielle : reconstruire un jeu sans son code source
Vous organisez un événement ? Écrivez-moi.
Vous me racontez où en est votre produit IA. Je vous dis honnêtement si je peux vous aider, et comment.
Charles-Meldhine
Ingénieur IA