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Clément DarnisCD

Clément Darnis

Supermalter

AI Engineer & Cloud Engineer | Python & GCP

€600/day
5 projects
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Clément

AI Engineer & Cloud Engineer | RAG · LLM · FinOps · GCP/AWS ⚙️

Vous voulez passer un système RAG ou des agents LLM en production, mais l'infra qui doit le faire tourner — et la facture GCP ou OpenAI qui va avec — vous freine ?

Vous travaillez avec un ingénieur qui porte les deux casquettes : je conçois vos systèmes IA (RAG, agents, gateway multi-modèles, Vertex AI) ET l'architecture cloud qui les industrialise — déploiement, scalabilité, sécurité et coûts maîtrisés sur GCP / AWS.

Voici ce que mes clients ont obtenu concrètement :

Club Med : plateforme d'IA générative (RAG, multi-agents, gateway LLM via LiteLLM, LangChain, Vertex AI) en production depuis 2 ans pour le Global Marketing — -50 % de coûts cloud GCP.

Pass Culture : FinOps et refonte de l'infra cloud sur BigQuery et Kubernetes — -54 % de stockage et -86 % d'infra.

namR : optimisation de l'infra d'inférence ML sur GCP (GKE, Terraform) — -80 % de coûts d'inférence.

Livetrend : architecture multi-cloud GCP ↔ AWS (VPN, réseau inter-cloud) validée en production.

À partir de vos contraintes (volume, latence, qualité de retrieval, budget cloud), je structure votre stack IA et l'infra qui va avec — RAG, orchestration d'agents, gateway multi-modèles, IaC Terraform, Kubernetes, FinOps et MLOps.

Vous dirigez une TPE, PME, startup ou scale-up B2B et vous voulez intégrer de l'IA en production sans exploser votre facture cloud — c'est exactement mon terrain.

Un système LLM / RAG à industrialiser ou une infra cloud à fiabiliser et optimiser ? Cliquez sur "Contacter" et décrivez votre situation en 3 lignes, je vous réponds dans l'heure avec une première analyse.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Native or bilingual

Can work on-site
Paris (up to 50km), Bordeaux (up to 50km), Lyon (up to 50km), Nantes (up to 50km), Marseille (up to 50km)

Experience

  • Club Med
    AI Engineer & Cloud Engineer | RAG, Multi-Agents
    ENTERTAINMENT AND LEISURE
    May 2023 - June 2025 (2 years and 1 month)
    Paris, France
    🎯 Objectif de la mission
    Conception et mise en production, sur 2 ans, d'une plateforme backend d'IA générative pour le Global Marketing Digital & Technology de Club Med : ingestion documentaire, RAG complet, orchestration multi-agents, gateway LLM multi-modèles (LiteLLM), exposition de la data via des APIs internes, et automatisation d'une infrastructure cloud scalable avec une démarche FinOps.

    🔧 Réalisations
    • Conception et mise en production d'une plateforme d'IA générative complète : ingestion documentaire, RAG complet, orchestration multi-agents et gateway LLM multi-modèles via LiteLLM2 ans en production auprès des équipes Global Marketing.
    • Monitoring et observabilité LLM (Langfuse) : suivi des coûts, latences, qualité de génération et détection des dérives en production.
    • Développement d'APIs Python / FastAPI pour exposer la data en libre-service aux équipes métier — services backend conteneurisés, déployés en continu sur le cloud.
    • Stratégie FinOps sur le périmètre GCP : -50 % de coûts cloud sans dégradation de service, dont l'optimisation des coûts d'inférence LLM (caching, batching, modèles calibrés par tâche).
    • Automatisation de l'infrastructure cloud en IaC (Terraform) et industrialisation des pipelines CI/CD.

    🧰 Stack technique
    • Backend : Python (FastAPI, uv, Streamlit), SQL, Bash
    • IA générative : LiteLLM, LangChain, ChromaDB, Vertex AI, Flowise, Langfuse
    • Cloud & Data : GCP (BigQuery, Dataform, Cloud Run, Vertex AI, Workflows, CloudSQL)
    • Conteneurisation : Docker, Docker Compose, Ansible
    • IaC & CI/CD : Terraform, GitLab, GitHub
    Python intelligence artificielle RAG LLM Vertex AI
  • Livetrend.co
    Cloud Engineer | Multi-Cloud GCP/AWS & PostgreSQL
    FASHION AND COSMETICS
    March 2025 - May 2025 (2 months)
    Paris, France
    🎯 Objectif de la mission
    Évaluer AlloyDB (GCP) comme alternative rentable à Aurora (AWS) pour Livetrend.co (mode B2B) en reproduisant une configuration de production réaliste multi-cloud, avec refonte de la connectivité inter-cloud et adaptation des jobs backend pour garantir l'équité des comparaisons.

    🔧 Réalisations
    • Architecture réseau inter-cloud opérationnelle (VPN haute dispo + routage BGP) pour sécuriser les flux backend entre GCP et AWS
    • Déploiement d'un cluster AlloyDB managé équivalent à Aurora pour benchmark à iso-configuration
    • Adaptation des jobs ETL backend (orchestrés via Prefect) pour s'exécuter dans le nouveau VPC + interaction avec AlloyDB
    • Résolution des problématiques réseau backend (DNS, montage inter-VPC, réplication EFS) pour fiabiliser l'ingestion data
    • Validation d'AlloyDB pour la production avec meilleur rapport performance/coût + identification des points bloquants d'une migration à grande échelle

    🧰 Stack technique
    • Backend Data : PostgreSQL (AlloyDB, Aurora)
    • Cloud GCP : AlloyDB, Cloud VPN, Cloud Router, VPC
    • Cloud AWS : ECS, EFS, Aurora PostgreSQL
    • Réseau : HA-VPN, BGP, Site-to-site VPN, VPC Peering
    • Orchestration : Prefect
    Google Cloud Platform (GCP) Amazon Web Services PostgreSQL Architecture Cloud Multi-Cloud
  • REWARDPULSE
    Backend Engineer & Cloud Engineer | NestJS, GCP & Terraform
    SOFTWARE PUBLISHING
    November 2025 - May 2026 (6 months)
    Paris, France
    🎯 Objectif de la mission
    Industrialisation de la plateforme B2B de fidélité multi-tenant RewardPulse (SaaS, GCP/NestJS) : refonte d'un monolithe en services modulaires autonomes, consolidation en monorepo, remplacement d'un outillage no-code et sécurisation complète de la delivery.

    🔧 Réalisations
    • Consolidation monorepo (10+ services, 15+ packages partagés) avec build incrémental et pipeline qualité automatisé
    • Refonte en microservices modulaires (Notification Gateway, Transactional Outbox, Bounded Context layout), communication via Pub/Sub
    • Librairie mutualisée d'intégrations partenaires (SFTP/API, retry, normalisation), onboard d'un partenaire en quelques jours
    • Backoffice custom (SSR TypeScript, auth HttpOnly, RBAC multi-tenant) en remplacement d'une solution no-code
    • Infrastructure GCP Terraform (review apps, WAF, CI/CD en DAG parallèle) + sécurisation (Workload Identity Federation, PAM, audit logging)

    🧰 Stack technique
    • Backend : NestJS, TypeScript, Prisma, Drizzle, oRPC, Zod
    • Architecture : Microservices, Pub/Sub, Outbox Pattern
    • Frontend : TanStack Start (SSR), React, Vite
    • Cloud : GCP (Cloud Run, Cloud SQL, Pub/Sub, BigQuery, GCS, IAM)
    • IaC : Terraform, Terraform Cloud
    • CI/CD : GitLab CI, review apps
    Développement Back-End NestJs Google cloud Microservices Terraform

Reviews

5,0

Out of 2 ratings

A

Alexis

Napta

Reviewed on 17/11/2025

Clément est monté rapidement en compréhension sur notre sujet qui n'était pas trivial, il a su poser les bonnes questions et à apporter des pistes qui nous ont aidées à avancer, c'est ce que nous attendions.
L

Lucile

Pass Culture - Pôle Tech

Several months project

-

Reviewed on 06/11/2025

Clément nous a accompagné sur de multiples sujets au sein de l'équipe. Il est un excellent data engineer, à la fois technique et très bon communicant. Il sait donner la visibilité nécessaire sur l’avancement de ses travaux, ce qui facilite la coordination avec les autres équipes. Il a démontré une réelle valeur ajoutée sur plusieurs sujets clés, notamment la réduction des coûts d’infrastructure et la simplification de notre stack data (Airflow, GCS, etc.). Ses interventions ont permis de rationaliser nos pipelines tout en améliorant la fiabilité et la maintenabilité de notre plateforme. Un professionnel fiable, rigoureux et orienté impact, que je recommande sans hésiter.

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Education

  • Diplôme d'ingénieur, Généraliste
    Ecole Centrale de Marseille
    2022
    Diplôme d'ingénieur, Généraliste

Skill set

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