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J'intègrerai OpenAI, claude ou gemini dans votre application
Dmytro L
À propos de ce service
Traduction automatique
Le véritable obstacle aux fonctionnalités d'IA n'est pas le prompt. C'est tout ce qui l'entoure : limites de taux, délais d'attente, coût, et ce que votre application fait lorsque le modèle renvoie des incohérences.
CE QUE JE FAIS
Ajouter une fonctionnalité d'IA à l'application que vous avez déjà, ou construire toute la partie, y compris l'interface utilisateur, et déployer. Résumé, extraction, classification, recherche, chat, sortie structurée à partir d'entrées désordonnées.
CE QUE SIGNIFIE LA PRODUCTION ICI
Streaming, pour que les utilisateurs ne voient pas un spinner. Mise en cache et choix du modèle, pour que la facture reste raisonnable. Reprises et temporisation sur les erreurs 429 et délais d'attente. Validation avant que quoi que ce soit n'arrive à votre base de données. Tests couvrant les chemins d'échec, intégrés dans CI.
TRAVAIL RÉCENT
Un moteur d'IA pour le contenu et la traduction pour une SaaS que j'ai dirigée en tant que CTO : 4 fois plus de prospects, santé du site passant de 11 % à 100 %. Une plateforme crypto où la correspondance intelligente des ordres a réduit le temps de traitement d'environ 7 minutes à 1-2.
STACK
Python (FastAPI, Django), Node.js, React et Next.js en TypeScript. OpenAI, Claude, Gemini. Postgres, pgvector, Redis, Docker, AWS. pytest, mypy, GitHub Actions.
Envoyez-moi votre repo ou une brève description de votre stack et je vous dirai où la fonctionnalité s'intègre et quel modèle j'utiliserais.
Découvrez Dmytro L
Dmytro L
CTO level AI Engineer for RAG Chatbots AI Agents and LLM Integration
- DeUkraine
- Membre depuisjuil. 2026
Langues
Ukrainien, Russe, Anglais
I build production AI systems, not prototypes. 8+ years full-stack, last two roles as CTO leading projects end to end.
Recent work: a support RAG chatbot that handles around 80% of customer cases and escalates the rest. Agentic workflows for a medical app with guardrails and structured outputs. An AI content engine that grew a SaaS's leads 4x.
Stack: Python (FastAPI, Django), Node.js, React/Next.js. OpenAI, Claude, Gemini. LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, n8n. pgvector, Pinecone. Docker, Kubernetes (LF certified), AWS.
Clean code, tests and deployment every time. Kyiv, UTC+3.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous travailler sur ma base de code existante ?
Oui, c'est le cas habituel. Envoyez-moi l'accès au repo ou une archive zip et je travaille selon vos conventions, sur une branche, avec une PR que vous examinez. Je ne réécris pas ce qui fonctionne déjà. Si quelque chose dans le repo bloque la fonctionnalité, je vous le dis avant de commencer, pas après.
Quel modèle devrais-je utiliser et quel en sera le coût d'exécution ?
Cela dépend de la tâche. La classification et l'extraction fonctionnent généralement avec un petit modèle peu coûteux ; pour un raisonnement long, un modèle plus grand est nécessaire. Je compare deux ou trois modèles sur vos données réelles, montre la qualité et le coût côte à côte, et le construis pour que vous puissiez changer de modèle plus tard.
Comment gérez-vous les limites de débit et les échecs ?
Timeouts à chaque appel, temporisation exponentielle sur les erreurs 429 et 5xx, une file d'attente en cas de pic de volume, et mise en cache pour que les entrées répétées ne sollicitent pas deux fois l'API. Si le modèle est en panne ou renvoie quelque chose d'invalide, l'application se dégrade gracieusement au lieu de générer une erreur pour l'utilisateur.
Est-ce que vous écrivez des tests ?
Toujours. Tests unitaires sur la logique, tests de contrat à la frontière du modèle avec des réponses enregistrées pour que la suite ne consomme pas de tokens, et tests de chemins d'échec pour les délais et les mauvaises sorties. Tout cela fonctionne dans GitHub Actions avec ruff et mypy comme contrôles.
Pouvez-vous aussi construire l'interface utilisateur ?
Oui. React et Next.js en TypeScript, avec Tailwind et shadcn si vous le souhaitez. Réponses en streaming, états de chargement et d'erreur appropriés, et les petits détails qui rendent une fonctionnalité d'IA rapide. C'est ce que couvre le package Premium.
