Janis Boucard

Développement d'ELOÏSE, un assistant IA juridique basé sur une architecture Agentic RAG - Conception et développement de microservices Node.js, pour le pipeline d'ingestion : indexation automatisée de documents juridiques dans une base vectorielle - Création de l'agent conversationnel : retrieval, reranking et génération via LangGraph - Benchmark d'évaluation : curation d'un golden dataset de questions réelles, mise en place d'un workflow d'annotation collaborative pour les juristes (Label Studio) avec pré-labeling par LLM - Déploiement de microservices Node.js sur Azure Container Apps, intégration LLM via Azure AI Foundry Technologies : Node.js, LangGraph, Docker, Azure Container Apps, Azure AI Foundry, Base de données vectorielles, CI/CD Azure, Fastify, Label Studio

Développement d'une plateforme web pour la calibration de systèmes de tracking multicaméras - Automatisation de la configuration et calibration des paramètres intrinsèques et extrinsèques des caméras, à l'aide de scans 3D lidar - Architecture des modèles relationnels de données et mise en place d'un pipeline pour déployer les configurations dans un contexte d'edge computing - Réduction du temps d'onboarding des nouveaux clients de 2 jours à 2 heures en moyenne - Technologies : FastAPI, Nest.js, React, Docker, Ansible, OpenCV Capture de données pour la réidentification animale - Conception d'une solution pour rendre interopérables des équipements laitiers tiers, sources d'informations spatio-temporelles sur les animaux. - Extraction d'images pour créer des profils individuels pour les animaux - Technologies : Python, Docker, PostgreSQL, Reverse engineering, Web scraping Système de modélisation topographique des bâtiments - Développement d'un pipeline de calcul distribué pour le traitement de nuages de points - Implémentation d'une API pour l'intégration avec d'autres systèmes internes - Réduction de 1 m à 5 cm de l'incertitude de reprojection de l'image vers le repère 3D multi-cameras - Technologies : Python (Numpy, FastAPI, Celery), Redis, AWS S3, Docker, Pointcloud tools (pye57)

Développement du backend d’une application web pour architectes d’intérieur - Conception de l’architecture du modèle de données, implémentation des systèmes de paiement, gestion des mails et contacts - Création d’un catalogue de produits continuellement mis à jour via web scraping de sites e-commerce tiers - Déploiement et gestion de l’infrastructure sur Google Cloud Platform. Technologies: Python, FastAPI, Google Cloud Platform, Web Scraping, Brevo, Stripe