About Fanantenana
- Conçu et orchestré des plateformes d'Agents IA basées sur des LLM (LangChain) pour automatiser des scénarios fonctionnels et l'analyse de qualité de code, intégrant des tests Selenium et Playwright.
- Déployé des architectures MLOps complètes pour la reconnaissance faciale, incluant l'ingénierie de pipelines d'embeddings, le monitoring de modèles de Deep Learning (PyTorch) et l'optimisation de requêtes vectorielles (gain de performance significatif).
- Industrialisé l'extraction de données intelligentes (OCR/NLP) en développant des APIs haute performance sous FastAPI et en automatisant le traitement de documents via Google Cloud Platform (Vertex AI/Gemini).
- Garantit la haute disponibilité et la résilience des infrastructures en administrant des environnements multi-bases de données (Oracle, Milvus, PostgreSQL) et en mettant en place des systèmes de monitoring avancés sous Grafana.
- Expert dans un large éventail technologique — incluant Python, Java, Docker, et les bases de données vectorielles — j'ai une solide maîtrise des outils de CI/CD (GitHub Actions) et des environnements Cloud (GCP).
French
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English
Fluent
Malagasy
Native or bilingual
Experience
- IT UniversityDéveloppeur Fullstack & Data/ML Engineer & DevOPSTECHDecember 2022 - Today (3 years and 6 months)Tananarive, MadagascarPROJETS PHARES :1. Plateforme d'Agents IA (Simulation de Scénarios)Conception d'agents intelligents automatisant la génération et l'exécution de tests fonctionnels.
- IA & Automation : Développement d'un agent de raisonnement (LLM) avec LangChain/LangGraph.
- Qualité : Création d'outils sur mesure (Selenium, SonarQube) pour valider la conformité des projets.
- Ops : Orchestration microservices et CI/CD (GitHub Actions).
- Stack : Java, React, NodeJS, Python (FastAPI), Milvus, Docker, Playwright.
2. Extraction Documentaire Intelligente (ASYNC)Solution de reconnaissance (OCR) et d'extraction de données pour le pré-remplissage de formulaires.- Impact : Gain de productivité de 30% (+360 documents/mois).
- Data : Pipelines de synchronisation et recherche de similarité sur bases vectorielles.
- Cloud : Déploiement via GCP & Gemini pour l'analyse sémantique
- Stack : Python, FastAPI, React, Milvus, Postgres, Embedding, LangChain.
3. Reconnaissance Faciale & MLOpsSystème de gestion de présence avec architecture MLOps complète.- MLOps : Implémentation de MLFlow pour le cycle de vie des modèles Deep Learning (entraînement, suivi).
- Performance : Optimisation des requêtes SQL vectorielles (+54% de rapidité en récupération).
- Continuous Learning : Flux de ré-entraînement continu basé sur l'annotation d'images en temps réel.
- Stack : PyTorch, RabbitMQ (streaming), Milvus, PostgreSQL, Docker.
4. Analyse Prédictive Énergie (JIRAMA)Extraction et analyse statistique de données non structurées (scrapping Facebook).- Data Engineering : Ingestion et structuration des données dans un Data Lake (BigQuery).
- Analyse IA : Utilisation de Vertex AI (GCP) et Gemini pour transformer l'image en données exploitables (zones, durées).
- Stack : NextJS, Python, GCP (Cloud Run, Functions), BigQuery.
- IT UniversityDéveloppeur StagiaireEDUCATION AND E-LEARNINGApril 2022 - November 2022 (7 months)Tananarive, MadagascarDéveloppement d'une application multiplateforme pour communiquer en temps réel.Techs: Streaming, Electron, React, Desktop, CI/CD Github Action
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