Baptiste Avert · Paris

Comprendre.Construire.Livrer.

Software engineer full-stack orienté produit, je relie le besoin métier, l’expérience utilisateur et l’exécution technique pour faire avancer un sujet jusqu’à une solution utilisable.

Voir comment je travaille Parler d’un projet

Ce que j’apporte

Des choix clairs. Une exécution solide.

Comprendre avant de coder, partager les arbitrages, puis vérifier le résultat : ma manière de travailler vise à éviter les surprises tardives.

Cadrer

S’aligner sur ce qui compte.

J’écoute le besoin, les contraintes et le contexte métier avant de choisir la réponse technique.

Construire

Faire avancer tout le système.

Interface, backend, données et IA restent reliés, avec des choix expliqués et une progression visible.

Fiabiliser

Livrer un résultat propre.

Je teste, déploie et affine pour laisser une expérience utilisable et un socle que l’équipe peut reprendre.

Des preuves concrètes

Des produits construits. Pas seulement imaginés.

Cinq expériences visibles : produit vocal, SaaS, plateforme client, 3D et service de proximité.

Uni-TranslateVoice product · 2026

Faire traverser les langues à une voix, sans casser la conversation.

Une expérience vocale temps réel où reconnaissance, traduction et synthèse disparaissent derrière un échange naturel.

Problème: Préserver le rythme d’une conversation malgré une chaîne de modèles.
Rôle: Conception produit & ingénierie full-stack
Validation: Projet validé par un jury EPITECH dans le cadre de l’EIP de cinquième année.

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Page publique du produit vocal Uni-Translate

CreaBoostSaaS · 2025-26

Rendre lisibles des données publicitaires dispersées.

Dashboards, onboarding et reporting multi-provider réunis dans une expérience SaaS cohérente.

Problème: Faire disparaître la complexité des sources derrière un reporting lisible.
Rôle: Product engineer · stage puis freelance

Voir le produit

Page publique de la plateforme CreaBoost

PostureoPlateforme client · 2026

Relier l’expérience publique aux opérations qui la rendent utile.

Pour ce client spécialisé dans les exosquelettes professionnels, j’ai construit un produit à deux faces : un site qui guide le visiteur depuis son geste métier, et un panel qui transforme les signaux reçus en actions.

Problème: Faire tenir acquisition, conseil produit et suivi opérationnel dans une même expérience.
Rôle: Conception produit & ingénierie full-stack · projet client
Point fort: CRM, demandes, conversations, analytics, contenu et stock réunis dans un panel privé.

Voir le site client

Accueil public de Postureo présentant ses exosquelettes professionnels sur un chantier

Panel d’administration Postureo avec navigation CRM, synthèse assistée par IA et priorités opérationnelles

Les Abeilles de VictoireWeb 3D

Faire d’une abeille le guide d’une expérience web en 3D.

Une direction web construite autour d’une abeille en 3D, pensée comme présence centrale du site.

Type: Site web immersif
Point fort: Scène 3D et abeille interactive

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Accueil réel du site Les Abeilles de Victoire, avec son miel de printemps

Abeille réelle · scène 3D

Alter Finances & CourtageService web · 2026

Rendre un projet de financement plus simple à aborder.

Un site de courtage qui organise la découverte du cabinet, la qualification du projet et la simulation de financement.

Type: Site de service et prise de contact
Point fort: Qualification guidée et simulateur

Voir le site

Page d’accueil du site Alter Finances et Courtage

Expériences IA

Construire l’IA, jusque dans le produit.

De l’analyse de documents chez Diot-Siaci à la traduction vocale temps réel d’Uni‑Translate, je travaille sur toute la chaîne : contexte, modèles, orchestration, API, tests et expérience finale.

Diot-Siaci09.2024 - 02.2025

POC IA documentaire

Applied AI · Python

Transformer des documents longs en réponses structurées, traçables et annotées.

Chez Diot-Siaci, j’ai fait évoluer une exploration en notebooks vers un package et une API capables de préparer un PDF, sélectionner le contexte utile pour chaque question, interroger un LLM puis restituer le résultat dans des formats exploitables.

Schéma du pipeline Diot-Siaci : PDF et questions sont structurés, filtrés, envoyés aux LLM en parallèle puis transformés en sortie annotée — Preuve de travailSchéma présenté lors de ma soutenance de stage · aucune donnée métier affichée

Preuve de travailSchéma présenté lors de ma soutenance de stage · aucune donnée métier affichée

Ce que j’ai construit

Une chaîne complète, couche par couche.

01Préparer le document
Conversion PDF→Markdown en conservant structure, positions et niveaux de titre pour pouvoir revenir à la source.
02Retrouver le contexte
Découpage en chunks et comparaison de TF‑IDF, BM25, regex et embeddings pour associer chaque question au passage pertinent.
03Orchestrer les LLM
Appels OpenAI parallélisés, sorties JSON contrôlées, gestion des erreurs de format et des limites de requêtes.
04Fermer la boucle
Réponses structurées, exports JSON / Excel et annotations replacées directement dans le PDF.

Python
OpenAI
Django
FastAPI
PyMuPDF
pandas
BM25
Embeddings

Uni-Translate

2024 → 2026

Même exigence, autre contrainte : la voix en temps réel.

Sur Uni‑Translate, le contexte est devenu un flux continu. Je fais coopérer reconnaissance vocale, traduction et synthèse sans perdre l’ordre, la voix ni la stabilité de la session.

Signal en directordre préservé · état isolé

Découpeur audio original de la démo Uni-Translate : langue de sortie, règle temporelle, waveform, chunks, playhead et contrôles — Composant original de la démoTimeline · chunks · playhead · export WAV

Pipeline réel · E2E

Une voix entre. Plusieurs langues repartent, sans casser l’ordre.

WebSocket / TCP · jusqu’à 4 canaux

EntréeMicrophone → OpusWebSocket ou TCP · mono 16 kHz · trames de 20 ms
SessionConfigurer puis décoderconfigure → session_ready · Opus → PCM
ComprendreVoxtral Realtimedeltas → segment stabilisé · chunk_id
TraduireQwen3 → langues ciblesun segment routé par channel · fragment_id
RestituerQwen3-TTS → OpusPCM float32 → trames de 40 ms · un flux par langue

Orchestration

WebSocket et TCP, files d’attente, backpressure et configuration de session en direct.

Fiabilité

État vocal isolé par connexion, reprise après déconnexion et fallbacks de synthèse.

Validation

Jeux de régression audio, scorecards de qualité et tests des cas de flux difficiles.

Fondations systèmes · Sopra Steria

Avant les modèles, j’ai appris à lire les chaînes que personne ne peut résumer en un écran.

Sur trois projets liés à l’infrastructure de données de santé, j’ai dû comprendre des dépendances héritées, migrer sans casser les traitements et rendre la chaîne lisible pour l’équipe.

01 · REAATCIM

Migrer les collecteurs

Shell, SQL et C / Pro*C : adaptation vers une nouvelle norme, comparaison des versions et préparation des documents de livraison.

02 · OSCARR

Déchiffrer le système hérité

Modification de tables, vues et scripts, puis cartographie des enchaînements de programmes pour transmettre leur logique à l’équipe.

03 · KXSE

Construire l’extracteur

Co-développement en Java / Spring Batch : requêtes SQL, génération et découpage CSV, archives et protocoles de transfert.

Sopra Steria · 07.2023 - 11.2023CNAM · Infrastructure santéDéveloppement · validation technique · documentation

Une manière d’être utile

Une vision complète. Moins d’angles morts.

Je peux discuter de l’usage avec le métier, intervenir dans l’interface, l’API et les données, puis suivre la livraison. Cette continuité limite les pertes d’information et aide l’équipe à avancer.

01
Product thinkingUsage, parcours, feedback
02
Full-stack engineeringInterface, API, données, livraison
03
Applied AIVoix, documents, agents

Stack technique

Du produit à la production.

Les langages, frameworks et outils que j’ai pratiqués sur mes expériences professionnelles et mes projets livrés.

Produit & interfaces

TypeScript
React
Next.js
Astro
Three.js

Backend & data

Python
Django
FastAPI
PostgreSQL
SQL

Systèmes & livraison

Java
C
C++
Shell
Docker
GCP
Cloudflare
Git
GitHub Actions
GitLab CI
Linux

OpenAI APIs · Playwright · PostHog · BigQuery · WebSocket · CI/CD

Formation & ouverture internationale

Apprendre par le projet. Élargir le cadre.

Un cursus d’ingénierie logicielle construit dans l’action, prolongé à Pékin par une immersion en Computer Science, Cyber Security et Intelligence Artificielle.

2022-2027Paris · France

EPITECH

Le Programme Grande École visé par l’État, unique parmi les écoles d’informatique.

Cinq années de pédagogie par projets pour apprendre en construisant : autonomie, travail en équipe et systèmes complets, du C/C++ aux produits web, à la cybersécurité, à la data et à l’IA.

Cursus: Diplôme d’Expert en technologies de l’information · Bac+5
Reconnaissance: Visé par le ministère · certification RNCP niveau 7

Voir le programme officiel

Exchange studentBeijing · China

Beijing Institute of Technology

Étudier dans l’une des premières écoles d’informatique de Chine.

Un échange graduate en Computer Science, Cyber Security et Intelligence Artificielle au sein d’une école fondée en 1958, pour confronter mes méthodes à un autre environnement académique, technique et culturel.

#12Informatique · Chine · QSClassement par discipline · 2024 #33Informatique · monde · ShanghaiRankingClassement par discipline · 2024 #45Intelligence Artificielle · monde · ShanghaiRankingClassement par discipline · 2025

BA · Paris

Dans une équipe

Autonome pour avancer. Présent pour collaborer.

Software engineer en formation à EPITECH, enrichi par un échange à BIT, j’apporte une vision full-stack, une sensibilité produit et l’habitude d’apprendre en construisant.

On peut attendre de moi des questions posées tôt, des choix expliqués et le souci de finir proprement ce qui m’est confié.

EPITECH · PARISBEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGYFR · EN C1

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