Nader Janhaoui

– Contribution au développement de plusieurs applications backend pour des clients issus de secteurs variés, notamment le secteur de l'assurance, en utilisant l'ensemble des modules du framework Spring Boot: Spring Data JPA, Spring Security, Spring Batch et Spring Cloud, afin de concevoir des architectures distribuées, résilientes et sécurisées. – Prise en charge de la conception technique, la mise en place de l'intégration continue (CI/CD), les tests automatisés, ainsi que la mise en production via Docker, Maven et des pipelines GitLab CI. – Spécialisation dans le développement de solutions Al-driven, en particulier à travers des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) intégrant des agents LLM orchestrés via LangChain. Développement de pipelines intelligents combinant ingestion de documents, vectorisation sémantique, et requêtage contextuel de modèles comme GPT-4, Gemini ou des modèles open-source distribués via Hugging Face ou Ollama. – Maîtrise des bases de données vectorielles telles que Redis (Vector Similarity Search) et FAISS, ainsi que les algorithmes de similarité (cosine, dot-product) et les mécanismes de gestion de contexte augmenté. – Expertise des services Azure Al, notamment: – Azure Al Document Intelligence (OCR & extraction de champs structurés) – Azure Cognitive Search (recherche hybride BM25 + vectorielle) – Déploiement de pipelines IA cloud-native et intégration avec des APIs de modèles pré-entraînés – Réponse aux enjeux métiers complexes du secteur de l'assurance, exigeant précision élevée, gestion fine des documents, et automatisation fiable des processus. – Combinaison de compétences full stack robustes avec une forte orientation vers les systèmes intelligents, scalables et optimisés pour l'IA générative et cognitive. – DAIA - Analyse de conformité juridique – Développement d'un système d'audit intelligent pour documents contractuels (analyse visuelle & sémantique). – Technos: OCR Adobe pour chunking structurel précis, LangChain, Redis Vector Search, OpenAI GPT-4. – Détection des couleurs, polices, bordures et contrôle sémantique basé sur des règles métiers définies par un bureau d'études. – APRIL (Assurance) – Conception d'un pipeline d'orientation automatique des flux entrants (e-mails, courriers). – Technos: Azure Al Document Intelligence (OCR), Azure OpenAl (GPT-40 / GPT-03), FastAPI, GitHub Actions. – Génération dynamique de configurations JSON (règles métiers issues de matrices Drools). – FORMASUP (Éducation) – Développement d'un chatbot et simulateur d'entretien basé sur une FAQ prévalidée (RAG). – Technos: Flask, React, Redis Vector Similarity, OpenAI API, Docker. – AR24 - Intégration de l'API LRE (Lettre Recommandée Électronique) – Développement d'un système automatisé d'envoi de courriers LRE avec gestion des échecs et renvois automatiques. – Technos: Spring Boot, Spring Batch (planification des analyses et envois périodiques), ActiveMQ (gestion des flux d'envoi). – Exposition d'API REST pour le suivi en temps réel des envois et la génération de statistiques. – ASSISTEO - Application d'aide à la mobilité réduite – Développement d'un nouveau release de l'application Assisteo visant à faciliter la vie des personnes à mobilité réduite (lien projet). – Technos: Spring Boot (backend), Angular 17 (frontend), PostgreSQL (base de données).

– Conception et développement de nouvelles fonctionnalités pour notre produit fanvoice.com ( architecture microservice spring boot / Angular) – Conception et développement de Dashboard de notre plateforme (architecture microservice spring boot / Angular) – Améliorations des fonctionnalités existantes

– Conception et développement de l'intranet de l'entreprise. – Participation à la conception et au développement de plateformes web pour plusieurs clients (Laboratoire Noreva, Castebajac Parfum, Fédération Française de Polo, Rémy Cointreau). PHP Laravel, JS, Bootstap.

– Développement d'une plateforme d'entraînement à la lecture intégrant une mesure de la lisibilité et des aides à la simplification lexicale. (PHP, JQ, JS, Bootstrap, Python pour l'analyse des corpus)

– Réalisation des composants graphiques en utilisant des librairies JS et CSS (JQ, Semantic UI). – Recherche sémantique des adresses (JEE, API OpenStreetMap)