edwindayot.

Product engineer / IA, mobile, web

De l'idée à la production.

Produits IA, mobiles et web, de l'architecture au lancement.

Voir les projets Parler d'un projet
Composition abstraite en acrylique bleu cobalt et vert acide sur fond noir
Construire, mesurer, recommencer.

10+ ansà construire des produits

1 appfondée, lancée, vendue

~50kutilisateurs actifs quotidiens sur Shorts

Relier l'idée
à l'usage.

La méthode couvre l'architecture, l'interface, les données et les opérations. Chaque décision doit servir un produit utilisable et mesurable.

Travaux sélectionnés

Quatre projets qui montrent comment je travaille, du prototype à la production.

01 / produit indépendantApp vendue

Plant Calendar

Une app iOS, de l'idée à la vente.

J'ai fondé et développé une application de soin des plantes, puis l'ai vendue à une entreprise française d'apps B2C. Du moteur d'arrosage au paywall, j'ai pris en charge le produit et sa réalisation.

  • SwiftUI
  • GraphQL
  • MongoDB
5langues au lancement

Concevoir. Lancer. Vendre.

Identification d'une plante dans Plant CalendarFiche de soin d'une plante dans Plant CalendarCollection de plantes et tâches de soin dans Plant Calendar
Visuels de la fiche App Store actuelle. Voir Plant sur l'App Store ↗
Mon rôle et les choix techniques

Le produit

Un moteur d'arrosage qui tient compte du pot, de la lumière, du drainage, des saisons, de la localisation et de la pluie. L'app comprend l'identification de plantes, un onboarding adaptatif et des notifications contextuelles.

La réalisation

Application native SwiftUI avec Core Data et Apollo GraphQL. Backend GraphQL et MongoDB Atlas, déployé sur Docker Swarm avec Ansible, Traefik et TLS automatisé. J'ai aussi construit le paywall et accompagné le produit jusqu'à sa cession.

02 / construit chez LuniIA appliquée

Fate

Garder une histoire cohérente sur plusieurs chapitres.

J'ai construit le moteur de narration IA de Fate : orchestration de plusieurs modèles, génération structurée et suivi de l'état du récit.

  • Multi-LLM
  • Contexte long
  • État persistant
Contexte
persistant.personnages, lieux et chapitres restent suivis
Catalogue de récits dans FateLecture dans Fate
Visuels de la fiche App Store actuelle. Voir Fate sur l'App Store ↗
Mon rôle et les choix techniques

Orchestrer le récit

J'ai conçu le workflow : style d'auteur, synopsis, personnages, lieux, plan des chapitres, génération des pages et mises à jour structurées. Le moteur orchestre notamment Claude, GPT-4, Mistral, Llama et DeepSeek.

Comprendre les échecs

Pour isoler les répétitions, oublis et détails inventés, j'ai reproduit les erreurs avec les mêmes paramètres, puis fait varier le contexte, la température, le modèle et les prompts système.

03 / construit chez LuniVidéo et passage à l'échelle

Shorts

Construire une plateforme de streaming à grande échelle.

J'ai construit et fait évoluer une plateforme de streaming de séries courtes : backend, traitement vidéo, recommandations et analytics. J'ai continué à optimiser les coûts et les performances en production.

  • Node.js
  • Vue 3
  • QuestDB
  • AWS / HLS
~50kutilisateurs actifs quotidiens

Près de 50 % de bande passante en moins

Catalogue de séries courtes dans ShortsDécouverte de séries dans Shorts
Visuels de la fiche App Store actuelle. Voir Shorts sur l'App Store ↗
Mon rôle et les choix techniques

Livrer puis industrialiser

Première API de contenu livrée en une journée pour un catalogue de 20 séries et 1 200 épisodes. J'ai ensuite industrialisé le pipeline vidéo avec S3, AWS MediaConvert, encodage multi-résolution et HLS.

Mesurer et faire évoluer

J'ai comparé plusieurs bases de séries temporelles avant de retenir QuestDB. Le premier système de recommandation combinait événements de visionnage, tendances et règles métier, puis a évolué vers Recombee.

04 / projet personnelMessagerie chiffrée

Cove

Le serveur ne voit jamais le texte en clair.

J'ai construit une messagerie d'entreprise chiffrée de bout en bout, avec un coeur Rust/WASM et une interface React. Le chiffrement structure aussi la recherche, les pièces jointes et les notifications.

  • MLS / OpenMLS
  • Rust / WASM
  • React
  • Tauri
10kabonnés simultanés dans 10 000 groupes

Test de charge en mémoire

Client→Texte chiffré→Client
Mon rôle et les choix techniques

Un coeur partagé

Implémentation autour de MLS (RFC 9420) et OpenMLS : commits ordonnés, convergence des époques et protection contre le rejeu. Le coeur Rust est exposé aux clients via WASM et des interfaces FFI stables.

Une messagerie complète

Service de livraison avec ordre total et boîte aux lettres, OIDC et SCIM, stockage chiffré des fichiers, recherche plein texte côté client et notifications compatibles avec le chiffrement. Le chiffre décrit un test en mémoire, pas une audience en production.

Parcours

Une approche qui couvre
tout le produit.

Architecture, backend, interfaces, analytics et opérations : les décisions techniques restent liées aux usages réels.

Basé à Bordeaux, je travaille sur des produits IA, des applications mobiles et des services web. J'ai aussi fondé Sensitive, une activité indépendante de développement produit.

  1. Depuis 2018

    Luni

    Founding Engineer. Produits grand public, IA, streaming, temps réel et applications bien-être.

  2. Depuis 2024

    Sensitive

    Fondateur et Product Engineer. Cadrage, conception, lancement et évolution de produits web et mobiles.

  3. 2015-2017

    Green Panda Games

    Lead Web Developer. Jeux, services grand public et outils d'analyse de données mobiles.

La suite

Parlons du produit
que vous construisez.

dayotedwin@gmail.com

Bordeaux, à distance, français et anglais.