Le commencement

Après avoir obtenu mon master en mathématiques et informatique à l’université de Marne-la-Vallée en 2016, j’ai travaillé pendant un an dans le commerce familial pour soutenir mes proches. J’ai ensuite débuté ma carrière en 2018 en tant qu’ingénieur logiciel en télétravail total chez Khresterion, alors jeune entreprise dans l’insurtech. Cela m’a permis de participer dès le départ à la création d’applications from scratch, ainsi qu’à la mise en place du pipeline CI/CD et de l’architecture en microservices.

Que fait Khresterion ?

Khresterion développe une intelligence artificielle permettant à ses clients de formaliser leurs connaissances métiers, afin d’obtenir des conseils en temps réel comme s’ils étaient accompagnés par un expert. Dans le domaine des assurances, cela permet par exemple de vérifier automatiquement la conformité des garanties aux réglementations en vigueur dans le cadre de la réforme du 100% santé. L’entreprise propose également des solutions pour assurer la conformité de documents juridiques comme les DUE ou les contrats de travail. J’ai contribué au développement d’applications frontend et backend robustes, scalables, et destinées à de grands comptes du secteur assurantiel.

Pourquoi 7 ans pour le même poste ?

Même si mon intitulé de poste est resté le même, mes responsabilités ont fortement évolué au fil du temps. Dans une équipe de 4 personnes, chacun était responsable de son propre projet, ce qui exigeait une grande autonomie et une forte polyvalence. Curieux de nature, j’ai profité de cette liberté pour explorer des technologies variées et résoudre des problématiques complexes liées au web sémantique. C’est cette diversité de missions et de défis qui explique pourquoi je suis resté sept ans dans cette entreprise. La plupart des projets étant réalisés pour des clients B2B, je ne peux malheureusement pas les partager publiquement.

Les challenges

L’un des principaux défis techniques résidait dans la maîtrise des technologies propriétaires de l’entreprise. Dans un domaine aussi spécifique que le web sémantique, la documentation en ligne est limitée, et il est souvent nécessaire d’expérimenter et de comprendre la modélisation en profondeur. Les données métiers sont stockées dans des bases de données orientées graph (GraphDB, Stardog), puis analysées en temps réel par notre moteur de raisonnement pour générer des recommandations personnalisées.

Cela impliquait un travail minutieux sur la performance, afin de garantir des temps de réponse courts malgré la complexité du raisonnement. Mon rôle consistait notamment à gérer intelligemment les données côté frontend pour déclencher les raisonnements au bon moment, tout en limitant la charge sur les moteurs et les bases de données. Il fallait également concevoir des mappings sélectifs pour n’enregistrer que les informations nécessaires. Côté backend, j’ai mis en place une API de paiement et contribué à un générateur de documents juridiques (contrats, DUE…), en utilisant Python, LaTeX et Lua.

Et maintenant ?

Je suis à la recherche d’une nouvelle opportunité, sans attachement rigide à une stack particulière. Je suis prêt à m’adapter rapidement aux outils et technologies utilisés par votre équipe. Ce qui m’importe avant tout, c’est de répondre efficacement à vos besoins techniques et fonctionnels, quelle que soit la stack choisie.