Gael Tuczapski

Développeur backend .NET, je conçois des applications métier et j'y intègre des LLM proprement : sorties structurées, garde-fous anti-hallucination, multi-provider, pour que ça tienne en production, pas que ça meure en POC.

Concrètement, je règle le problème de bout en bout : un backend .NET qui tient la charge, une brique LLM qui ne dérive pas, et la mise en production qui va avec.

Mon approche de l'IA tient en une phrase : le LLM propose, le code dispose. Le langage au modèle, jamais les invariants métier. Deux exemples conçus seul : SignalLab-extractor, un pipeline qui extrait des données structurées (JSON contraint par schéma) à partir de contenus vidéo via LLM (Claude, multi-provider Ollama / endpoints OpenAI-compatibles, Message Batches API), puis les vérifie en backtest. Et Polaris, une GED métier en environnement réglementé (.NET 10, Blazor Server, EF Core 10, audit inviolable par chaînage SHA-256, RBAC).

Côté terrain : trois ans en alternance chez Capgemini Engineering sur le centre nucléaire CEA de Marcoule, où j'ai mené seul la refonte d'une application métier à ~5 000 utilisateurs (.NET 8, Blazor Server, Clean Architecture, CQRS, SSO Active Directory). Et un SaaS d'équipe, Buy&Rent, où j'ai construit les services de données (collecte, traitement et stockage de 8 sources publiques) sur une architecture microservices .NET 10 / Kubernetes.

Ce sur quoi je suis bon :

- Intégration de LLM dans des applis métier (sorties structurées, anti-hallucination, multi-provider)

- Backend .NET robuste : ASP.NET Core, EF Core, PostgreSQL / SQL Server, microservices

- Architecture propre et testable : Clean Architecture, CQRS

- Du code au déploiement : Docker, Kubernetes (K3s), CI/CD GitOps

Ingénieur IMT Mines Alès. Une appli .NET à remettre à niveau, un LLM à intégrer sans qu'il hallucine, un produit à construire ? Parlons-en.