Je vais sécuriser le backend FastAPI en production avec authentification, jwt et PostgreSQL

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Federico D
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À propos de ce service

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Vous cherchez un backend ultra rapide, sécurisé et prêt pour la production pour votre application ?


Je me spécialise dans le développement d’API REST performantes en utilisant Python et FastAPI. Avec une solide expérience de 4 ans en infrastructure informatique et administration système, je sais ce qu’il faut pour créer un backend qui n’est pas seulement fonctionnel, mais aussi véritablement évolutif, sécurisé et optimisé pour un déploiement en conditions réelles.


Ce que je propose :


API REST personnalisées : points de terminaison conçus pour la rapidité et la fiabilité.


Intégration robuste à la base de données : configuration de base relationnelle (PostgreSQL) avec SQLAlchemy ORM.


Sécurité avancée : authentification JWT (JSON Web Tokens), hachage de mot de passe Bcrypt, protection des routes.


Validation des données : validation stricte des entrées/sorties avec Pydantic.


Intégrations tierces : connectez votre backend avec des services et API externes en toute simplicité.


Documentation claire : documentation interactive générée automatiquement avec Swagger UI / OpenAPI.


Pourquoi choisir mon service ?

J’écris un code propre, modulaire et facile à maintenir en suivant les principes de la Clean Architecture. Que vous ayez besoin d’un microservice ou d’un backend complet de niveau entreprise, je garantis une performance optimale.

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Federico D

AI Backend Engineer RAG Vector Search

  • DeItalie
  • Membre depuissept. 2026
  • Langues

    Italien, Anglais, Espagnol, Allemand
AI Automation & Backend Developer specialized in production-ready RAG architectures, vector search pipelines (Qdrant, pgvector), and high-performance FastAPI backends. Backed by 4+ years of solid ICT infrastructure and system administration experience, I bridge the gap between heavy AI engineering and reliable, enterprise-grade software execution. My focus is on zero-cloud dependency, low-latency retrieval, and privacy-first local LLM integrations.

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