Dixit Jain

In Time Tec · Temps plein

Construit des systèmes d'IA générative et d'IA agentique de niveau production pour l'entreprise, en privilégiant les systèmes qui restent fiables sous charge réelle plutôt que les prototypes expérimentaux.

• Construit des applications d'IA agentique et LLM en production avec LangGraph et FastAPI
• Conçoit des architectures RAG sur LlamaIndex et Qdrant avec recherche hybride et génération ancrée
• Développe des agents IA scalables sur Python, Azure AI et Redis avec orchestration de flux à état
• Met en place les mécanismes de sûreté et de fiabilité : masquage des données personnelles, sécurité des contenus et détection de contournement
• Améliore les systèmes en production par l'observabilité et l'exécution parallèle

TechMarqX · Indépendant

Une seule mission indépendante, pas un poste : responsabilité de bout en bout sur trois produits IA distincts, de l'architecture à une expérience déployée et fonctionnelle.

• A construit la plateforme web TechMarqX, traduisant son positionnement sur l'automatisation IA en une présence web en production
• A construit MarqHire AI, une plateforme de recrutement IA pour le tri de CV, l'appariement et le classement des candidats
• A construit Brandry, un générateur de sites IA qui transforme une seule invite en un site déployable

Unified Business Web Solutions · Temps plein

L'expérience d'ingénierie IA principale avant In Time Tec : livrer des systèmes IA pour de vrais cas d'usage métier, du prototype à la production.

• A conçu des systèmes multi-agents en LangChain qui ont réduit les opérations manuelles d'environ 40 %
• A construit des systèmes RAG reliant des LLM aux données d'entreprise dans ERPNext et SQL
• A développé des flux d'automatisation en n8n et Python pour moderniser des processus ERP hérités
• A mené des systèmes IA du prototype à la production sur FastAPI, bases vectorielles et infrastructure cloud

Fudr · Temps plein

A travaillé à l'intersection du produit, de l'ingénierie et de la donnée dans une startup, avant que l'ingénierie IA ne devienne le sujet. La raison pour laquelle l'approche ici part du produit plutôt que de la seule implémentation.

• A traduit des problèmes métier et produit ambigus en plans d'exécution technique clairs
• A conçu des cohortes clients pilotées par la donnée pour un marketing et un engagement personnalisés
• A relié segmentation et fidélisation à des résultats métier mesurables
• A travaillé dans un environnement startup où l'itération rapide et les contraintes façonnaient chaque décision

MTX Group · Stage

Première expérience de la technologie en grande entreprise : comment les grandes organisations déploient et maintiennent leurs logiciels, et à quoi ressemblent fiabilité et sécurité à cette échelle.

• A travaillé selon une méthodologie d'implémentation Salesforce CRM
• A appris les pratiques de fiabilité, de scalabilité et de sécurité des logiciels d'entreprise