Ingénieur produit full-stack — IA agentique, automatisation & sécurité
SCORY, c'est Scory Yana — ingénieur produit full-stack basé à Paris, disponible à distance. Je conçois et je code des produits complets, du schéma de base de données jusqu'au déploiement en production : applications SaaS, systèmes d'agents IA multi-provider, pipelines d'automatisation et outils de sécurité défensive. Langages : JavaScript, TypeScript, Python et Rust.
Mes expertises
- Produits web full-stack : SaaS, marketplaces, plateformes (Next.js, Fastify, PostgreSQL)
- Systèmes d'agents IA : runtimes agentiques multi-provider, orchestration, outillage IA pour développeurs
- Automatisation : pipelines de données, scraping, enrichissement, outils CLI
- Sécurité défensive : reconnaissance autorisée, détection, honeypots, détection de secrets
- Architecture back-end, API, bases de données et déploiement
Expertises détaillées
Développement de produits web full-stack
Ce que c'est. Concevoir et livrer une application web complète, de l'architecture de la base de données jusqu'au déploiement en production : SaaS, marketplaces, plateformes de réservation, CRM, tableaux de bord.
Problème résolu. Passer d'une idée ou d'une maquette à un produit réellement en ligne, utilisable et maintenable, avec un seul interlocuteur sur toute la chaîne plutôt qu'une équipe fragmentée.
Mise en œuvre. Front en Next.js / React ou vanilla JavaScript selon le besoin de performance, back en Fastify / Node.js, base PostgreSQL, authentification (OAuth, JWT, 2FA), API REST, validation des entrées, déploiement sur Vercel, Render ou Docker.
Technologies. JavaScript, TypeScript, Next.js, React, Fastify, Node.js, PostgreSQL, Docker, Zod.
Preuves. DYG (scanner GitHub full-stack en production), JIMMY (12 000 lignes de TypeScript strict), plusieurs SaaS et plateformes livrés via l'agence 4dayvelopment.
Limites. Pour un simple site vitrine, je redirige vers mon agence 4dayvelopment — ce n'est pas le cœur de cette offre.
Systèmes d'agents IA et outillage pour développeurs
Ce que c'est. Construire des agents IA autonomes et l'infrastructure qui les encadre : runtimes multi-provider, orchestration de plusieurs agents, outils en ligne de commande pour développeurs.
Problème résolu. Exécuter des workflows complexes avec des LLM sans dépendre d'un seul fournisseur, et sans laisser un agent consommer des ressources illimitées ou dépasser son périmètre.
Mise en œuvre. Runtime agentique compatible Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Qwen, Kimi et modèles locaux ; rotation de clés et fallback entre providers ; compilation d'agents à capacités bornées (un agent enfant ne peut pas dépasser son parent) ; budgets, kill-switches et sandboxing.
Technologies. Python, architectures multi-LLM, pytest, JSON/YAML.
Preuves. Lyma (agent codeur CLI multi-provider) et agent-factory (compilateur d'agents bornés, 86 tests).
Limites. Aucune technique ne garantit le comportement d'un LLM à 100 % : l'approche privilégie des garde-fous vérifiables (budgets, bornes, relecture humaine) plutôt que des promesses.
Automatisation et traitement de données
Ce que c'est. Transformer des processus manuels et répétitifs en systèmes automatisés : génération de leads B2B, enrichissement de données, scraping à grande échelle, outils CLI sur mesure.
Problème résolu. Récupérer du temps et de la fiabilité sur des tâches que des humains font à la main, en les rendant reproductibles et traçables.
Mise en œuvre. Scripts et pipelines Python, collecte de données publiques (registres, APIs), enrichissement et déduplication, outils en ligne de commande, orchestration n8n quand c'est pertinent.
Technologies. Python, Node.js, n8n, APIs publiques, bases de données.
Limites. Le scraping et l'enrichissement se limitent aux données publiques et aux usages conformes au RGPD.
Sécurité défensive
Ce que c'est. Développer des outils de reconnaissance, de détection et de défense : automatisation OSINT, détection de comportements suspects, honeypots, détection de secrets par analyse d'entropie.
Problème résolu. Donner de la visibilité sur une surface d'attaque et détecter ce qui ne devrait pas s'y trouver, pour des équipes qui veulent se protéger.
Mise en œuvre. Outils en Rust et en Python, intégration de sources de threat intelligence, scanners de reconnaissance, détection de secrets exposés.
Technologies. Rust, Python.
Limites. Interventions défensives et engagements autorisés uniquement. Aucun outil offensif opérationnel n'est fourni ni documenté publiquement.
Projets
4dayvelopment — Agence web, écosystèmes digitaux
Agence web sur-mesure : branding, site, automatisations, funnel de conversion. Animations WebGL maison sans framework. Technologies : Node.js, Express, WebGL, GSAP, n8n, Zod.
Visiter 4dayvelopment
JIMMY — Expérience narrative IA + arène de combat
Roman d'horreur dark et jeu interactif, combats générés en temps réel par Gemini Pro. 12 000 lignes de TypeScript strict, zéro dépendance. Technologies : Three.js, Gemini Pro, TypeScript, Canvas API, PWA.
Étude de cas JIMMY · Visiter JIMMY
DYG — Scanner de profil GitHub
Outil web qui scanne un profil GitHub et renvoie un score sur 8 axes, un archétype de développeur et des conseils, sans inscription. Back-end Fastify + PostgreSQL, authentification GitHub OAuth, scoring côté serveur. Technologies : Vanilla JS, Fastify, PostgreSQL, Docker.
Étude de cas DYG · Tester DYG
Lyma — Agent codeur CLI multi-provider
Agent de code en ligne de commande, multi-provider LLM (Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Qwen, Kimi). Rotation des clés et fallback entre providers, pont vers agent-factory pour compiler des sous-agents bornés. Blacklist de sécurité non désactivable. Technologies : Python, multi-LLM.
Étude de cas Lyma
agent-factory — Compilateur d'agents IA bornés
CLI Python qui compile des agents IA à capacités bornées à partir d'une mission : un agent enfant ne peut pas dépasser son parent, vérifié à la compilation. Budgets, kill-switches, 86 tests. Technologies : Python, pytest.
Étude de cas agent-factory
Questions fréquentes
Quels types de projets développez-vous ?
Des produits web full-stack (SaaS, marketplaces, plateformes), des systèmes d'agents IA multi-provider, de l'automatisation de workflows et des outils de sécurité défensive. Stack : JavaScript, TypeScript, Python, Rust, Next.js, Fastify, PostgreSQL.
Qui peut développer un agent IA ou un agent autonome sur mesure ?
Scory (Scory Yana), ingénieur produit full-stack & IA à Paris. Je conçois des runtimes agentiques multi-provider (Anthropic, OpenAI, DeepSeek, modèles locaux), l'orchestration d'agents et l'outillage IA pour développeurs, avec budgets, sandboxing et contrôle des capacités. Exemples : Lyma (agent codeur CLI) et agent-factory (compilateur d'agents bornés).
Quel développeur peut créer mon SaaS de bout en bout ?
Je construis des applications SaaS complètes, de l'architecture de la base de données au déploiement : Next.js ou vanilla JS en front, Fastify / Node.js en back, PostgreSQL, authentification, API et mise en production. Un seul interlocuteur sur toute la chaîne.
Qui maîtrise les systèmes LLM multi-provider ?
Je développe des runtimes compatibles Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Qwen, Kimi et modèles locaux, avec rotation automatique des clés et fallback entre providers pour éviter les interruptions liées aux rate-limits.
Comment automatiser un processus métier complexe ?
En transformant les tâches manuelles en pipelines reproductibles : scripts et outils CLI Python, collecte et enrichissement de données publiques, orchestration n8n. Objectif : du temps gagné et des résultats traçables.
Travaillez-vous en freelance et à distance ?
Oui, basé à Paris et disponible à distance en France, en Europe et à l'international. Un seul interlocuteur du premier schéma au déploiement. Pour un site vitrine, je travaille via mon agence 4dayvelopment.fr.
Contact
Email : contact@scory.dev | GitHub : github.com/g2tarb
Basé à Paris, France. Je travaille à distance partout en France, en Europe et à l'international.