Eric Mollenthiel

Conception et développement en solo d'un boilerplate SaaS commercial pour Symfony, destiné aux développeurs souhaitant lancer un SaaS sans reconstruire toute l'infrastructure de base (authentification, facturation, équipes, administration, IA). Inclus : authentification (email/mot de passe, magic links, 2FA TOTP avec codes de secours), facturation avec double intégration Stripe et Lemon Squeezy, architecture multi-tenant avec équipes et rôles owner/admin/member, tableau de bord admin avec métriques SaaS (MRR, churn, signups), chat IA en streaming avec extraction structurée et quotas de tokens, emails transactionnels asynchrones, déploiement via image Docker. Exigence de qualité élevée : plus de 300 tests automatisés, près de 1400 assertions, analyse statique PHPStan au niveau maximal. Stack technique : Symfony 7.4 LTS, PHP 8.4/8.5, PostgreSQL, Tailwind v4, AssetMapper/Stimulus/Turbo.

Conception et développement en solo d'une plateforme gratuite de pronostics sportifs entre amis, centrée sur la Coupe du Monde FIFA 2026, sans argent ni gambling. Fonctionnalités : ligues privées avec invitations, pronostics sur l'ensemble des matchs (104 pour le Mondial 2026), mises à jour de scores et classements en temps réel sans rechargement de page, jokers double points, badges de réussite, mur de ligue pour l'ambiance, participation multi-ligues, partage WhatsApp/Slack. Points forts : temps réel, mécaniques de gamification, entièrement gratuit. Stack technique : Symfony, Turbo/Stimulus pour le live sans refresh, PostgreSQL.

Conception et développement en solo d'une plateforme privée d'aide à la constitution de dossiers juridiques, assistée par IA, destinée aux personnes en conflit parental ou en séparation devant organiser des faits et préparer une procédure. Fonctionnalités : journal de faits horodatés avec pièces justificatives, stockage documentaire centralisé avec tags, assistant IA répondant aux questions à partir du dossier de l'utilisateur (avec recherche web intégrée), contrôles de confidentialité granulaires, partage sécurisé avec des tiers de confiance. Fort accent sur la confidentialité : chiffrement des données en transit, hébergement en France, données non utilisées pour l'entraînement de modèles. Compétences mises en œuvre : intégration IA/LLM, RAG sur données privées, architecture orientée confidentialité.