Je vais concevoir un backend Python de production avec fastapi ou django

La plupart des fonctionnalités d'IA échouent en production parce que le backend qui les entoure n'a pas été conçu pour gérer un trafic réel, des requêtes simultanées ou une charge évolutive. Je crée la couche backend en Python qui soutient votre produit bien après que la démo fonctionne.

Selon votre stack, j'installe des API REST ou GraphQL, des modèles de données PostgreSQL, du cache Redis et des workers Celery pour tout ce qui ne doit pas bloquer une requête. Le déploiement est Dockerisé et déployé sur AWS avec une pipeline CI/CD simple.

L'objectif est un backend qui soit ennuyeux dans le bon sens : prévisible, observable et facile à reprendre pour un autre ingénieur. Si vous intégrez des fonctionnalités LLM, j'organise l'architecture pour que ces appels ne deviennent pas un goulot d'étranglement ou un point de défaillance unique.

Je vous poserai des questions sur votre stack actuelle, la charge prévue et les points d'intégration avant d'écrire le code, pour que le périmètre corresponde à ce dont vous avez réellement besoin.