Bonjour, je suis Manoel Da Ponte
AI Engineer & Full Stack Developer
Je construis des produits IA de bout en bout (agents LLM, RAG, pipelines de données) ainsi que les plateformes SaaS qui les portent en production. Cofondateur de WiseTwin, société française basée à Dunkerque, je vis aujourd'hui en Suisse romande.
À propos de moi
AI Engineer & développeur full-stack
Cofondateur de WiseTwin, j'ai conçu et développé des produits IA en production : agents LLM avec outils, RAG sur des dizaines de milliers de documents, pipelines de génération de contenu multimodaux, ainsi que le SaaS multitenant et l'infrastructure cloud qui les portent. Parcours international : France, Danemark, et aujourd'hui la Suisse.
Localisation
Grandvaux (Vaud), Suisse
daponte.manoel@gmail.com
Téléphone
(+33) 6 82 69 71 32
Langues
Français (natif), Anglais (C1)
Projets
Une sélection de projets personnels et professionnels que j'ai développés.
Plateforme SaaS multitenant de formation à la sécurité industrielle regroupant trois produits (3D immersive, documentaire, visites de prévention). ~80 000 lignes de TypeScript, 124 routes API, SSO d'entreprise, MFA, exports de conformité xAPI/cmi5 et Qualiopi, isolation des données par organisation jusqu'au stockage.
Technologies utilisées:
Agent conversationnel (Claude) qui croise 62 726 accidents industriels de la base publique ARIA avec les incidents internes d'une organisation : analyse de tendances, recommandation de formations et création de plans d'action après confirmation humaine. RAG pgvector, 12 outils, streaming SSE, analyse de photos de chantier, gouvernance des coûts par organisation.
Technologies utilisées:
Éditeur SaaS multitenant de cartes de territoire : cartographie 3D photoréaliste (Google Maps 3D), modèles 3D géolocalisés, points d'intérêt, réseaux et zones, storytelling par timeline et blocs de contenu riches avec graphiques. Traduction multilingue par LLM intégrée, avec suivi des coûts.
Technologies utilisées:
Projet privé : contactez-moi pour une présentation détaillée.
Éditeur web de Gaussian Splats 3D : numérisation photoréaliste de sites industriels réels, nettoyage de scène avec sélection GPU (shaders GLSL custom), hotspots pédagogiques avec quiz, visites guidées scénarisées et export HTML autonome. Analytics de progression des apprenants remontées au SaaS.
Technologies utilisées:
Projet privé : contactez-moi pour une présentation détaillée.
Plateforme SaaS facilitant l'accès des auto-entrepreneurs au marché. Création d'un outil propriétaire de recherche d'opportunités business et développement d'un générateur de business plans collaboratif associant intelligence artificielle.
Technologies utilisées:
Projet privé : contactez-moi pour une présentation détaillée.
Développement d'une solution complète de transcription audio automatisée pour faciliter la génération de sous-titres et la production de contenu texte à partir de fichiers audio.
Technologies utilisées:
Création d'un plugin de modération intégrable pour streamers Twitch avec des algorithmes de traitement du langage naturel pour la détection de contenu inapproprié et la gestion automatisée du chat.
Technologies utilisées:
Conception et développement d'un prototype de jeu vidéo en 3D avec fonctionnalités multijoueur, implémentation d'une architecture réseau peer-to-peer pour les interactions en temps réel.
Technologies utilisées:
Compétences
Une large gamme de compétences techniques pour répondre à divers besoins en développement et analyse de données.
- Agents LLM & tool use
- RAG & recherche sémantique
- Embeddings & pgvector
- LLM-as-judge
- Vision multimodale
- Streaming SSE
- FinOps IA (coûts, quotas)
- NLP
- Computer Vision
- Fine-tuning de LLM
- Deep Learning
- Séries temporelles
- Statistiques (tests, clustering)
- ETL & pipelines idempotents
- PostgreSQL / pgvector
- SQLAlchemy / Alembic / Prisma
- pandas
- Prefect
- Data warehousing
- Python
- FastAPI
- Node.js
- API REST
- Pydantic / Zod
- C#
- Next.js
- React
- TypeScript
- Tailwind CSS
- Zustand / React Query
- Azure (Container Apps, Blob, ACR)
- Docker
- GitHub Actions (CI/CD)
- Vercel
- Neon PostgreSQL
- AWS
- Gaussian Splatting
- PlayCanvas / WebGL2
- Shaders GLSL
- Unity
- Google Maps 3D
- glTF / GLB
- SSO (WorkOS, SAML)
- MFA TOTP
- JWT inter-services
- RBAC multi-tenant
- Audit logging
Expérience Professionnelle
Mon parcours, de la data science à l'ingénierie IA et au développement de produits SaaS.
Cofondateur & Lead Developer
WiseTwin
- Architecture et développement du SaaS multitenant de formation à la sécurité industrielle (WiseTrainer 3D, WisePaper, SafetyTour) : ~80 000 lignes de TypeScript, 124 routes API, SSO d'entreprise, MFA, exports de conformité xAPI/cmi5 et Qualiopi.
- Conception d'un copilote IA HSE : agent LLM (Claude) à 12 outils avec boucle agentique développée sans framework, RAG pgvector sur 62 726 accidents industriels (base ARIA), streaming SSE, analyse multimodale de photos de chantier.
- Pipeline de génération de formations depuis PowerPoint : transcription Whisper, plan validé par l'humain, rédaction multimodale par LLM et vérification des QCM par un second modèle (LLM-as-judge).
- Développement d'éditeurs 3D web en production : Gaussian Splatting (PlayCanvas, shaders GLSL de sélection GPU) et cartes 3D photoréalistes WiseAtlas (Google Maps 3D, modèles GLB géolocalisés).
- Infrastructure cloud : Azure Container Apps + Container Registry avec CI/CD GitHub Actions, Vercel, Neon PostgreSQL ; isolation multi-tenant testée en CI ; gouvernance des coûts IA par organisation (budgets, quotas, suivi par token).
Technologies utilisées:
AI Engineer & Data Engineer
TotalEnergies
- Réalisation de projets end-to-end en équipe restreinte (1-3 personnes) couvrant systématiquement les aspects data management, front-end et back-end.
- Développement d'une solution de prévention d'accidents par extraction de données IoT, analyse de rapports textuels et création d'un data warehouse centralisé avec fine-tuning de modèles LLM.
- Conception de micro-logiciels d'extraction massive de données SAP optimisant les processus d'accès à l'information pour les utilisateurs métier.
- Implémentation d'un système de contrôle de factures utilisant la computer vision pour l'extraction de données et l'analyse prédictive pour l'optimisation des achats.
- Création d'une architecture IoT offshore comprenant datawarehouse, détection d'anomalies, monitoring par Prefect et alertes SMTP.
Technologies utilisées:
Data Scientist
CGI
- Conception et développement d'un Chat Bot intelligent basé sur l'indexation avancée de documentation technique pour faciliter l'accès à l'information.
- Mise en place d'une architecture d'indexation et de recherche sémantique permettant une compréhension contextuelle des requêtes utilisateurs.
- Optimisation de parcours utilisateurs dans des interfaces complexes grâce à l'analyse comportementale et l'implémentation de recommandations personnalisées.
- Création d'une solution robuste de migration de données sur AWS permettant l'interopérabilité entre systèmes hétérogènes.
- Développement d'algorithmes d'analyse pour extraire des insights actionnables à partir des données d'activité web et améliorer l'expérience utilisateur.
Technologies utilisées:
Formation
Mon parcours académique.
Master Science et Ingénierie des Données
Université Paul Sabatier Toulouse III
Formation approfondie en data engineering couvrant la collecte, le stockage et l'analyse statistique des données massives.
Licence MIASHS parcours Mathématiques
Université Jean Jaurès Toulouse II
Formation pluridisciplinaire associant mathématiques appliquées, informatique et sciences humaines et sociales.
DUT Statistique et Informatique Décisionnelle
Université de Caen
Formation en statistique et informatique pour l'analyse et la modélisation des données d'aide à la décision.
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