Vincent B.

Participation au développement d'un robot humanoïde Unitree G1 destiné à des démonstrations publiques à l'aéroport Paris-Charles de Gaulle au sein d'une équipe R&D de 4 personnes - Supervision de 2 ingénieurs robotiques et conception de l'architecture IA reliant ROS2, vision par ordinateur et LLM. - Déploiement de ROS2, cartographie LIDAR (RViz2), navigation autonome (Nav2) et intégration du SDK Unitree. - Développement de features embarquées exposées en tools déclenchables par l'agent IA du robot : détection de chute et de feu (modèle YOLO entraîné sur mesure, alerte automatique et capture de la scène) et scan de billets d'avion, provoquant actions physiques et réponses vocales du robot. - Téléopération immersive via Meta Quest 3 avec suivi temps réel des mains et des doigts. - Vision par ordinateur (YOLO), reconnaissance faciale, interactions vocales multilingues (OpenAI) et intégration d'API temps réel (vols, cartographie, guidage voyageurs). Résultats obtenus : Prototype fonctionnel développé combinant navigation autonome, vision par ordinateur, téléopération VR et interactions vocales basées sur LLM. Démonstrations publiques réussies à l'aéroport Paris-Charles de Gaulle, validant le fonctionnement du système en environnement réel.

Freelance indépendant disponible pour des projets IA ou Web full-stack. AI Fullstack Developer avec 3 ans d'expérience en production. J'ai conçu et déployé des systèmes multi-agents opérationnels dans les secteurs RH et aéroportuaire, implémenté du RAG avancé sur des données réelles, et fine-tuné un Llama 3.2 sur Modal (cloud GPU serverless). Je construis des architectures IA qui remplacent des processus manuels entiers

Concevoir et intégrer des systèmes basés sur des Large Language Models (LLMs) comme GPT, Claude ou Mistral pour automatiser et enrichir des applications. Développer des agents autonomes capables de planifier et exécuter des tâches complexes via des frameworks tels que LangGraph, CrewAI ou n8n. Construire des pipelines IA intégrant le prompt engineering, la mémoire conversationnelle et la récupération augmentée (RAG). Gérer les performances et les coûts d’inférence, en ajustant les paramètres d’appel d’API. Développer et intégrer des APIs ou microservices IA dans des environnements Python, Node.js ou Next.js. Connecter les modèles à des bases de données relationnelles ou vectorielles (PostgreSQL, Supabase, Pinecone, Chroma) pour la recherche contextuelle. Créer des automatisations multi-agents connectées à des outils externes (navigateur, mail, API tierces, services cloud). Surveiller et améliorer en continu la qualité, la latence et la robustesse des systèmes LLM intégrés. Assurer la scalabilité et la maintenance des workflows IA déployés en production. Réaliser une veille active sur les nouvelles architectures d’agents, les modèles open source et les approches de raisonnement. Collaborer avec les équipes produit pour transformer les capacités des LLMs en fonctionnalités concrètes et automatisations intelligentes.

Travail sur une application de mise en relation entre hôtels et personnel hôtelier Création de pages web responsives en utilisant Next.js et TypeScript. Connexion avec des API externes, Intégration de maquettes conçues sur Figma. Développement de nouvelles fonctionnalités pour améliorer l'expérience utilisateur, Optimisation des performances des applications avec Lighthouse et mise en œuvre de bonnes pratiques SEO. Collaboration étroite avec l'équipe QA . Utilisation de la méthodologie Agile pour une gestion efficace des projets ★ Technical environment: Languages : JavaScript (ES6+), TypeScript, HTML, CSS, Sass. Frameworks/Libraries : ReactJS, Next.js, Chakra UI, Radix UI, Framer Motion, Tailwind CSS, Formik, React Hook Form, Axios, React Query, Zustand. Cloud & Analytics : Amazon Web Services (AWS). Tests : MSW (Mock Service Worker). Methodologies / Outils : Git, Husky, Lint-staged, Prettier, ESLint, Scrum

Création d’une application web pour l’optimisation et planification de la gestion ferroviaire et des travaux. Analyse & Conception : Analyse des besoins techniques, mise en place de l’architecture, rédaction du cahier des charges en collaboration avec les agents internes, rédaction de la documentation front-end. Développement : Mise en place de l’infrastructure front-end, développement complet de l’application front-end, implémentation du store Redux, création des services de communication entre le back-end et le front-end, utilisation de concepts avancés de React (React-router, Redux-Saga, etc.), implémentation des routes Restful (requêtes HTTP, controllers, middlewares...). Résultats obtenus : Application fonctionnelle livrée, actuellement en production. ★ Technical environment: Langages : JavaScript (ES6+), Node.js, HTML, CSS, Sass. Frameworks / Librairies : React.js, React-Router, Redux, Express, Bcrypt, Redux-Saga, Styled-Components. Base de données : Postgres SQL . Tests : Jest, Enzyme. Méthodologies / Outils : API Restful, Scrum, Webpack, Jira, Npm, Git.

Site e-commerce – Client dans le secteur de la mode Analyse & Conception : Analyse des besoins techniques et choix des technologies, Mise en place de l’architecture Configuration et gestion du back-end via Firebase Développement : Mise en place de l’infrastructure front-end et féveloppement complet de l’application front-end, Optimisation du design et approche mobile-first (responsive) Implémentation du store Redux (redux-saga, persistor, reselect) Création des services de communication entre le client et Firebase (gestion de l’authentification,base de données : utilisateurs, paniers, produits, etc.) Intégration d’un système de paiement via Stripe Implémentation d’une section administrateur pour la gestion des produits et collections Résultats obtenus : Application livrée, en attente de métriques pour d’éventuelles améliorations. ★ Technical environment: Languages : JavaScript (ES6+), NodeJS, HTML, CSS. Frameworks/ Libraries : ReactJS, React-router, Redux, Express, Redux-Saga, styled-components. Databases : Firebase. Tests : Jest, Enzyme. Methodologies/Tools : Webpack, Jira, Yarn, Git

Supervision d'une équipe de 5 personnes, évaluation de la qualité du travail fourni, formation du personnel, Traitement des problèmes techniques et gestion des litiges avec les clients, Élaboration et suivi du budget alloué au secteur, en veillant à respecter les objectifs financiers fixés par la direction

Cuisine française 100% BIO