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~/portfolio · agent runtime

ArnaudAldebert

Développeur Fullstack & Systèmes IA

Du front au cloud, et jusqu’aux agents : des applications testées, déployées, maintenables.

Nîmes, France · remote friendly
01 · retrieve()À propos

Contexte récupéré

Ce que le RAG remonte sur le candidat

Le bon code ressemble à un bon prompt : clair, typé et sans ambiguïté. Je construis des systèmes qui restent lisibles — par les humains, les tests et les agents.

Bac+5 Master ESIEA
3+ années d'expérience
Fullstack front · back · DevOps
FR/EN bilingue professionnel

Développeur Fullstack passionné par l'architecture logicielle et les bonnes pratiques de développement. Mon expertise se concentre sur la création d'applications robustes et leur maintenabilité à long terme.

En charge de la standardisation technique d'environnements critiques, je privilégie un code testé et performant pour transformer la complexité technique en stabilité opérationnelle.

Documents récupérés

Identité
Arnaud Aldebert — Nîmes, France
Rôle
Développeur Fullstack & Systèmes IA · front, back, DevOps
Expérience
3+ ans — banque, services & immobilier
Formation
Master ESIEA (Bac+5) — RNCP niveau 7
Langues
FR · EN (TOEIC 910)
Base
Nîmes, France · remote friendly
02 · tools()Prestations

Outils exposés

Ce que je peux construire pour vous — quatre outils, quatre preuves
search_private_data()

Recherche & assistant sur données privées

Le problème
Des milliers de documents internes inexploitables, et l’interdiction de les envoyer à un service tiers.
Ce que je livre
Ingestion, indexation vectorielle, recherche hybride sémantique et lexicale, réponses sourcées avec citations vérifiables, cloisonnement strict par utilisateur — et la qualité de récupération mesurée en continu, pour qu’une régression se voie avant la mise en ligne.
Preuve
KeepForLater — pgvector/HNSW fusionné par RRF avec le full-text Postgres, citations surlignées au passage exact, recherche qui traverse les langues, harnais d’évaluation rejouable en intégration continue.
RAGpgvectorEmbeddingsRecherche hybrideÉvals
run_llm_workflow()

Workflows LLM fiables et mesurés en production

Le problème
Des traitements IA qui plantent à mi-chemin, produisent du JSON invalide, coûtent cher à relancer — et dont personne ne sait dire ce qu’ils coûtent vraiment ni si leur qualité a baissé.
Ce que je livre
Pipelines durables reprenant à l’étape échouée, sorties structurées validées par schéma, outils exposés en MCP. Et le dispositif qui va avec : coût, latence et version de prompt tracés à chaque appel, prompts versionnés avec garde anti-dérive, évaluations automatiques en garde de non-régression.
Preuve
KeepForLater — cinq étapes checkpointées, Zod de bout en bout, serveur MCP, une ligne de télémétrie par appel émis (échecs compris), traces exportées vers Langfuse, environnements de test et de production séparés.
Workflows LLMStructured OutputsMCPLLMOpsFinOps IA
harden_app()

Modernisation & fiabilisation d’applications

Le problème
Une application critique que plus personne n’ose modifier : sans tests, lente, coûteuse à faire évoluer.
Ce que je livre
Audit de dette, typage strict, suppression du code mort, stratégie de tests complète, optimisation des temps de chargement, déploiements automatisés. La même exigence s’applique aux briques IA : ce qui n’est pas mesuré ne peut pas être maintenu.
Preuve
DSI La Poste — de 0 % à plus de 90 % de couverture, plus de 6000 tests, temps de chargement divisé par deux sur des applications critiques.
Audit & refactoringStratégie de testsCI/CDAngular
ship_product()

Application fullstack de bout en bout

Le problème
Une idée de produit, aucune équipe technique, et le besoin de quelqu’un qui prenne tout en charge jusqu’à la production.
Ce que je livre
Architecture, front, API, base de données, hébergement, CI/CD, mise en ligne et transfert de connaissances.
Preuve
Mazarin International Real Estate — solution complète livrée seul, du choix d’architecture au déploiement ; KeepForLater — produit en production avec paiement et conformité RGPD.
AngularReactSpring BootServerless / Edge
Parler de votre besoin
03 · analyze()Compétences

Analyse de la stack

Sept modules chargés en mémoire

import Web

HTMLCSSTailwindJavaScriptTypeScriptAngularReactViteJavaSpring BootNode.jsBunHono.jsHono RPCZodBetter AuthStripe

import Mobile

JavaKotlinFlutterIonic / Capacitor

import DevOps / Cloud

CI/CDGitDockerKubernetesGitLab CIArgo CDGitHub ActionsJenkinsScalewayCloudflare Workers / WorkflowsServerless / EdgePostHogSentry

import Bases de données

SQLMySQLPostgreSQLNeonpgvectorDrizzle ORMPrisma ORMNoSQLMongoDB

import IA & GenAI

LLMRAGEmbeddingsRecherche sémantiqueChunkingPrompt engineeringStructured OutputsWorkflows LLMAgentsMCPVercel AI SDKGeminiMultimodalTTSLLMOpsLangfuseObservabilité, évaluation et calibration de LLMFinOps IA

import Outils IA

Claude CodeCursorCopilotCodexMCPSkills

import Gestion de projet

JiraTrelloAgileScrumKanban
04 · build()Expérience & projets

Déploiements en prod

Produit personnel et missions livrées — logs de build à l’appui
keepforlater/app:prod#412 · passedEn production

KeepForLater — second cerveau IA

Projet personnel · conception & développement

Plateforme SaaS qui transforme l'infobésité en savoir interrogeable : elle ingère des sources longues (YouTube, podcasts, articles, threads, newsletters), les distille par IA, les indexe vectoriellement et permet de dialoguer avec sa base de connaissances. Conçue, développée et déployée seul de bout en bout — architecture, produit, edge, IA, paiement et conformité.

Métriques
  • Workflow LLM durable (Cloudflare Workflows) : extraction → distillation → catégorisation → embedding → finalisation, chaque étape checkpointée, idempotente et réessayée indépendamment — si l’embedding échoue, la transcription n’est pas re-facturée.
  • Structured Outputs stricts : toute la distillation (TL;DR, points clés, concepts, résumé narratif, chapitrage horodaté) sort en JSON validé par Zod via l’AI SDK, avec auto-évaluation de fidélité (groundedness) affichée dans l’interface.
  • RAG hybride : recherche dense (pgvector, index HNSW, embeddings 512-d) fusionnée par RRF avec une recherche lexicale full-text Postgres, chunking sémantique à chevauchement, diversification par source, chat streamé en SSE avec citations vérifiables et surlignage du passage exact.
  • Recherche trans-linguistique FR ⇆ EN par le sens, évaluée : harnais d’éval RAG rejouable en CI.
  • Transcription multimodale native : les médias longs sont segmentés par plages d’octets puis transcrits par Gemini, contournant la limite de sortie du modèle.
  • Serveur MCP (Streamable HTTP) : le second cerveau exposé comme outils — search_sources, get_source, save_url — directement utilisable depuis Claude, ChatGPT ou Cursor.
  • Rétention active : quiz générés à la demande (QCM, vrai-faux, flashcards) en sortie structurée, révision espacée SM-2 avec streak et sujets faibles, graphe de connaissances type Obsidian (co-occurrences et similarité sémantique), synthèse vocale 30 voix avec cache edge et podcast privé.
  • Automatisations de veille : 7 types de surveillance (chaînes et playlists YouTube, subreddits, flux RSS, mots-clés, digest hebdomadaire) exécutés par cron Workers avec e-mails transactionnels.
  • Trois surfaces produit : web SSR + PWA installable (offline léger, Web Push), extension WXT cross-navigateur (Chrome MV3, Firefox) et serveur MCP — monorepo Bun typé de bout en bout par Hono RPC et schémas Zod partagés.
  • Économie de l’IA maîtrisée : coûts par action mesurés via usageMetadata, système de crédits calé sur le coût réel, abonnements et packs Stripe, paywall doux ; observabilité PostHog/Sentry chargée uniquement après consentement RGPD.
  • LLMOps complet : une ligne de télémétrie par appel émis — échecs compris, puisqu’ils sont facturés — registre de prompts versionnés avec garde anti-dérive en intégration continue, évaluations déterministes gratuites à chaque contribution et juge LLM indépendant en nocturne, traces exportées vers Langfuse depuis le runtime edge, environnements de développement, test et production séparés.
Stack
Bun WorkspaceReact 19Hono RPCCloudflare WorkersWorkflowsAI SDKGeminiRAG hybridepgvectorNeon PostgresDrizzleZodMCPBetter AuthStripeWXTLLMOpsLangfuse
laposte/front:prod#2647 · passedEn production

Standardisation Front-End — DSI La Poste

Développeur Front-End Angular · Klanik

Mission de développeur Front-End Angular au sein de la DSI La Poste, centrée sur la standardisation de l'écosystème sur plusieurs référentiels (Offres, Contrats, Produits). J'ai porté les choix techniques sur mon périmètre pour réduire la dette technique, fiabiliser les applications critiques et faire émerger des standards durables.

Métriques
  • Audit, refactoring et clean code : typage strict, suppression du code mort, bonnes pratiques Angular 19.
  • Modernisation de la réactivité via les Signals et refonte des mécanismes de chargement (−50 % de temps de chargement).
  • Stratégie QA complète : environnement Jasmine/Karma, passage de 0 % à +90 % de couverture (+6000 tests).
  • Déploiements automatisés via Jenkins, intégration des bonnes pratiques IA et travail en équipe Scrum.
Stack
Angular 19SignalsJasmine / KarmaJenkins
mazarin/fullstack:prod#312 · passedLivré

Mazarin International Real Estate

Mission freelance · Auto-entreprise

Conception et déploiement d'une solution complète pour une agence immobilière de prestige à Paris. De l'architecture à la mise en production, j'ai pris en charge l'ensemble de la stack pour livrer un produit fiable, performant et prêt à l'usage métier.

Métriques
  • Site vitrine responsive haute performance en Angular 20, orienté conversion et image de marque premium.
  • API Java 21 / Spring Boot 3.5+ pour la gestion des emails transactionnels et la logique métier.
  • Architecture serverless containers sur Scaleway, gestion des domaines et configuration Google Workspace.
  • Pipelines CI/CD GitHub Actions pour le build et le déploiement automatique en production.
Stack
Angular 20Java 21Spring BootScalewayGitHub Actions
ca/portail:prod#1893 · passedLivré

Portail client — Crédit Agricole

Développeur web · CATS Montpellier

Deux ans de missions au sein de Crédit Agricole Technologies & Services sur des environnements bancaires critiques. J'ai contribué au site grand public, à l'intégration de nouveaux parcours clients et au portail microservices, en garantissant performance et fiabilité en production.

Métriques
  • Évolutions du site internet à destination des clients particuliers et professionnels.
  • IHM pour l'intégration de nouveaux parcours clients digitaux (comptes, crédits, épargne, assurances).
  • API microservices pour le nouveau portail : authentification, simulateurs, gestion des contrats.
  • Diagnostic et correction d'anomalies sur les environnements de test et de production, en méthode Agile/Scrum.
Stack
Angular 17–19Java 11–21Spring BootAEMKubernetesArgo CD
05 · pipeline()Méthode de travail

Le pipeline

Extrait de la documentation — quatre étapes, aucune exception
01

Comprendre le métier

Lire le besoin avant d’écrire une ligne. Le meilleur code est celui qu’on n’écrit pas — le second meilleur résout le vrai problème.

02

Tout tester

Typage strict, tests automatisés, revues systématiques : la confiance se construit dans le pipeline, pas en production. Un code sans tests est une dette.

03

Tout automatiser

De l’intégration continue au déploiement : chaque commit passe le pipeline. Les humains font la revue, les machines la routine.

04

Maintenir longtemps

La maintenabilité bat le quick win. Un code qui se lit encore dans cinq ans — par un humain ou par un agent.

06 · fine_tune()Apprentissages — technos, notions & certifications

Fine-tuning en cours

Le modèle s’entraîne en continu
React
Entraînement actif
Intelligence artificielleGenAI, LLM, RAG, Agents, Workflows
Entraînement actif
UnityCréation de jeux vidéo — formation Udemy
Dans la file
BlenderFormation Udemy
Dans la file
Three.js / React Three Fiber
Dans la file
Certified Mid-Level Angular DeveloperCertificates.dev
Dans la file
07 · cron()Passions & centres d’intérêt

Tâches de fond

Ce qui tourne en dehors des heures de bureau

Informatique

Développement, IA, Cybersécurité

prochaine exécution dans --:--

Investissements

Crypto, Bourse

prochaine exécution dans --:--

Jeux vidéo

Supporter de l'équipesur Counter-Strike

prochaine exécution dans --:--

Culture japonaise

Langue, traditions et esthétique

prochaine exécution dans --:--

Cinématographie

Direction artistique, narration visuelle et mise en scène

prochaine exécution dans --:--
08 · deploy()Contact

Déployer Arnaud

Un développeur prêt pour votre production
Environnement
Équipe, produit ou mission — le cadre se définit ensemble
Image
arnaud:latest — fullstack + IA
Réplicas
1 — exemplaire unique
SLA
Réponse sous 24 h
ESIEA
Master (Bac +5)Expert en ingénierie du logiciel (RNCP 35419 — Niveau 7)
Certifications
Certified Junior Angular Developer — Certificates.dev · Scalable Microservices for Developers — Vanderbilt University · TOEIC : 910 pts · English4IT · Certificat Voltaire : 613 pts

Ou par le canal de votre choix