À propos

👋 Daya Sylla — AI & Data Engineering.

Nous concevons et déployons des systèmes d’intelligence artificielle capables de passer du prototype à la production.

Au-delà des POCs, nous construisons des systèmes intelligents scalables, orchestrés et industrialisés, intégrés aux workflows métiers.

• Data pipelines (BigQuery, ELT/ETL)
• Machine Learning & scoring
• LLMs & RAG
• Agents IA orchestrés (multi-agents)
• MCP (Model Context Protocol)
• Applications IA (FastAPI, React, Next.js, Streamlit)
• Déploiement cloud (Cloud Run, CI/CD, Docker)
• Infrastructure as Code (Terraform)

Vision produit : nous ne nous limitons pas au modèle — nous livrons des applications utilisées par les métiers.

IA moderne : RAG avancé, orchestration d’agents (LangChain, LangGraph), MCP, multi-LLM (OpenAI, Gemini, Vertex AI), monitoring (Langfuse, coûts, hallucinations).

Développement end-to-end : APIs FastAPI, front React / Next.js, prototypes Streamlit — des livrables production, pas seulement des notebooks.

Infra & déploiement : Docker, Cloud Run, CI/CD, Terraform sur GCP — friction minimale entre dev et prod.

• AI Knowledge Assistant (RAG + sources, onboarding)
• Plateforme d’analyse d’appels d’offres (extraction, scoring)
• Automatisation de reporting IA
• Systèmes de scoring ML & segmentation
• Data platform finance & BigQuery (contexte grande distribution)

AI & agents : LangChain, LangGraph, MCP, OpenAI, Gemini, Vertex AI.

Apps : FastAPI, React, Next.js, Streamlit · Data : Python, SQL, BigQuery.

Cloud & DevOps : GCP (Cloud Run, Dataflow…), Docker, CI/CD · Infra : Terraform · Observabilité : Langfuse, bonnes pratiques LLMOps.

Nous pouvons construire des applications IA complètes, industrialiser un POC, connecter des LLM à vos systèmes (MCP) et déployer une architecture scalable.

L’IA ne doit pas rester un simple chatbot : une application complète, intégrée aux workflows, pilotée par des agents, scalable et monitorée — c’est ce que nous construisons.