Arnaud Roussel

Travail au sein d’une petite équipe transverse de 3 à 4 personnes pour transformer une API lente et non optimisée en un système complet de Retrieval-Augmented Generation (RAG), robuste, scalable et prêt pour la production. Principales contributions : Conception et implémentation d’une architecture RAG cloud-native pour le traitement de données structurées et non structurées issues de multiples fichiers PDF. Refonte d’une API monolithique en un système serverless orienté événements basé sur AWS Lambda et AWS Step Functions. Orchestration de bout en bout des workflows d’extraction, de traitement, d’enrichissement et de stockage des données. Mise en place de pipelines avancés de traitement de PDF, incluant un traitement par image pour les documents non indexés ou scannés. Développement d’un tri et routage sémantique des documents via des Lambdas dédiées et des mécanismes de recherche vectorielle. Définition d’une stratégie de stockage adaptée au type de données : - Amazon S3 pour les fichiers - DynamoDB pour les données structurées - OpenSearch pour la recherche sémantique et full-text Optimisation des coûts et performances des Lambdas AWS par ajustement précis de la mémoire et des paramètres d’exécution. Conception d’un pipeline CI/CD sécurisé avec Docker, Git submodules pour le code mutualisé et gestion des secrets via Key Vaults. Mise en place de tests automatisés de non-régression avec Postman / Newman. Déploiement et automatisation de l’infrastructure via Kubernetes et des principes d’Infrastructure as Code. Contribution au développement d’un add-on Microsoft Word permettant aux clients d’accéder à leurs données et de les exploiter efficacement.

Développement d’une plateforme de gestion retail (Symfony) et d’une application mobile BI (Ionic), améliorant les opérations pour les magasins de sport. Création d’une application de réservation d’équipement sportif (Ionic), optimisant l’efficacité des réservations clients. Conception d’un outil interne en JavaScript, déployé dans des environnements Docker avec tests Postman automatisés. Création d’un middleware Java pour synchroniser les données des distributeurs avec Elasticsearch, permettant des recherches produit plus rapides.