Enzo Tripoli

Cabinet de conseil technique portant deux produits SaaS B2B en production : NovoAgent (agents IA conversationnels pour agences immobilières) et TableAgent (hôtellerie / restauration). Architecture multi-tenant, contraintes fortes de fiabilité, de conformité RGPD et de coût d'inférence.

• Conception et développement d'une plateforme SaaS multi-tenant d'agents IA conversationnels, de l'architecture à l'exploitation.
• Pipeline RAG complet : ingestion documentaire multimodale, chunking, embeddings, recherche vectorielle sur PostgreSQL / pgvector, reranking et évaluation de la qualité de récupération.
• Architecture hybride réduisant la dépendance au LLM : routage déterministe, cache sémantique, machine à états métier, appel au modèle réservé aux cas qui le justifient.
• Application mobile React Native embarquant des fonctions IA non conversationnelles : speech-to-text, extraction et structuration de données, création automatique de tâches et de rappels.
• Intégration de la WhatsApp Cloud API en tant que Tech Provider Meta : embedded signup, multi-WABA, templates, webhooks idempotents.
• Framework de test et de simulation d'agents (scénarios versionnés, LLM-as-judge) évaluant fidélité, conformité et robustesse avant chaque mise en production.
• Mise en conformité RGPD et EU AI Act (article 50), DPA article 28.
• Définition des standards de code et cadrage technique pour une équipe de 10 développeurs internes et externes.

Application de rencontre comptant plus de 80 000 utilisateurs actifs, sur une architecture cloud-native GCP. Fortes contraintes de scalabilité, de performance, de sécurité et de fiabilité en environnement grand public.

• Conception et mise en œuvre d'une architecture cloud-native orientée functions sur GCP, plutôt qu'une API monolithique classique.
• Développement de services backend en Python et Go, APIs REST et gRPC pour la communication inter-services.
• Backoffice complet en React.js (modération, opérations, support, analytics) et contribution au frontend React Native.
• Optimisation PostgreSQL : requêtes, schémas, stratégies d'indexation avancées et vues matérialisées.
• Brique data / analytics via BigQuery et workflows IA (Cloud Vision) pour la modération de contenu.
• Absorption des pics de trafic via traitements asynchrones (Pub/Sub, Cloud Tasks) et scaling adaptatif de Cloud Run.

Environnement data intensif : catalogues musicaux, reconnaissance de contenu TV / radio et reporting automatisé pour des clients enterprise.

• Conception et livraison de projets backend from scratch, avec arbitrage entre APIs REST et architectures gRPC.
• Pilotage technique de la refonte progressive d'un monolithe vers des microservices.
• Conception et optimisation de pipelines ETL traitant des millions de lignes issues de catalogues musicaux et de flux broadcast.
• Services de reconnaissance musicale TV et radio fonctionnant en continu (24/7) en environnement critique.
• Queues distribuées RabbitMQ pour orchestrer les traitements asynchrones et parallèles.
• Optimisation avancée de PostgreSQL, Elasticsearch pour la recherche concurrente et caches Redis.
• Exploitation d'une ferme d'environ 50 serveurs physiques (≈180 cœurs virtuels chacun), automatisation via SaltStack et Ansible.