Ouvert aux opportunités

Chetana YIN

Engineering ManagerAI Tech Lead

Engineering Manager & hands-on tech lead avec 13 ans d'expérience. Après avoir structuré et fait grandir la plateforme e-commerce B2B de DJUST, je pilote aujourd'hui une équipe IA sur un copilote commercial propulsé par des LLM.

Me contacter Mon parcours CV format ATS

sales-copilotrls-auditdjust-cockpit

Vérifie l'isolation RLS avant le merge de la migration multi-tenant.
  // agent · claude-code · session sales-copilot
grep_policy(table="accounts", tenant=true)
  ↳ 3 policies trouvées, 1 sans tenant_id filter
✓ patch appliqué — RLS conforme sur "accounts"
  // coût session · 0,14 $ · 2 outils · 41s
Prêt pour la prochaine tâche

Jira · GitLab · coût — inspecté en live

Multi-tab · sessions parallèles

13+

Années d'expérience

Ingénieurs managés

Années sur la plateforme DJUST

B2B

E-commerce at scale

A propos

Engineering Manager qui code

Je ne suis pas le manager qui regarde des dashboards. Je suis dans le code, dans les reviews, dans les incidents. Quand un bug critique tombe en prod un vendredi soir, je suis celui qui ouvre le terminal.

Je suis arrivé chez DJUST en 2021 comme dev senior, pour aider à structurer une startup naissante — j'ai conçu la plateforme e-commerce B2B from scratch. Devenu tech lead, puis Engineering Manager en 2023 de l'équipe OMS (Order Management System, 5 personnes), j'ai gardé un pied dans le code à chaque étape. Depuis juin 2026, je suis toujours EM, mais d'une équipe IA plus resserrée, entièrement dédiée à un copilote commercial B2B propulsé par des LLM (djust-sales) — un retour à un rôle plus hands-on, entre architecture Python/LLM et management.

Avant le management, j'ai passé 10 ans les mains dans le code : mobile chez miLibris, applications bancaires chez BNP Paribas, tunnel d'achat chez Galeries Lafayette. Mon parcours technique est mon plus grand atout de manager : je comprends les problèmes de mes devs parce que je les vis avec eux.

Je pousse l'AI-augmented development plus loin qu'un simple outillage d'équipe : j'ai conçu et développé djust-cockpit, un IDE Electron local pour piloter mes sessions Claude Code — terminaux multi-onglets, vue chat live, inspecteur Jira/GitLab/coûts, radar des worktrees oubliés. 70 MR livrées en quelques mois, en parallèle de mon rôle de manager.

Plateforme e-commerce B2B
Architecture modulaire (15+ modules), multi-tenant, multi-PSP, gérant des millions de transactions pour des clients comme Franprix, Eiffage (Blueon), VEJA

Pionnier IA en équipe
Premier à intégrer Claude Code dans le workflow quotidien de l'équipe : 63 skills custom, 9 sous-agents, 15 MCP servers, 6/6 membres formés — jusqu'à construire mon propre IDE Electron (djust-cockpit) pour piloter mes sessions IA

People & delivery
Évaluations, 1:1, recrutement, et en même temps : MEP hebdomadaires, gestion d'incidents prod, coordination cross-équipes

International
Epitech Paris + Master à Beijing (Jiaotong University). Franco-cambodgien, je parle anglais, mandarin et espagnol

Parcours

Expérience professionnelle

Nov 2023 - Présent

DJUST - Paris

Engineering Manager — de l'OMS au Sales Copilot (IA)

2023-2026 — Engineering Manager, équipe OMS (5 personnes : devs + QA) : recrutement, 1:1, performance reviews, montée en compétences — une expérience structurante qui a façonné ma façon de manager et de piloter un produit, entre business value (avant-ventes techniques grands comptes B2B, arbitrages make vs. buy) et rigueur technique
API governance automation : spec OpenAPI avant le code (API-first design), CI de validation de contrat, détection automatisée de breaking changes via MCP avant merge
Performance engineering : résolution N+1 sur les mises à jour de commandes en masse — réduction de 61% du temps de réponse (batch processing, IN query, EnumMap UUID) ; load testing k6 + Grafana Cloud sur les workflows critiques (checkout, search, cart)
Architecture PSP : consolidation sur Adyen pour paiements classiques et marketplace (split interne) — décision issue d'une analyse réglementaire, partenariale et business
Incident management : gestion d'un incident OOM en production (fetch collections Hibernate sur exports massifs, storm de retries, Flyway lock orphelin) — root cause analysis, coordination du fix, déploiement hotfix d'urgence ; pilotage des MEP hebdomadaires, production support, coordination Back/FOC et équipes Catalog, Infra, Intégration
AI-augmented development (équipe OMS) : 63 custom skills Claude Code, 9 sous-agents spécialisés, 11 hooks, 15 MCP servers, workspace AI versionné sur GitHub, 6/6 membres formés — +40% productivité sur reviews et tests
Stack IA locale souveraine : Ollama + qwen2.5-coder:7b sur AMD Ryzen AI 9 HX PRO 370 (GPU Radeon 890M RDNA3 + NPU XDNA2) — 100% GPU inference, zéro cloud, zéro token externe, zéro latence réseau ; nomic-embed-text pour embeddings sémantiques locaux
Quality gate hybride post-commit : hook multi-langage (Java, Python, JavaScript/k6) sur 10 repos — grep déterministe + LLM local (violations sémantiques) — détection en < 5s
Outillage CLI local basé sur LLM : gcm (commit messages depuis git diff), dlogs (pré-filtre logs Spring Boot, 62k lignes → résumé en 10s), dsql (optimiseur SQL PostgreSQL), dtest (générateur squelettes tests), Continue.dev (complétion inline sur Ollama local)
djust-cockpit : IDE Electron local conçu et développé pour piloter mes sessions Claude Code — terminaux multi-onglets, vue chat live du transcript, inspecteur de session (Jira, MR GitLab, coûts € par modèle/ticket), radar des worktrees oubliés ; v1.8.0 livrée en 2026-08 (70 MR)
Depuis juin 2026 — pivot vers Sales Copilot (djust-sales) : je reste EM, désormais d'une équipe IA plus resserrée et dédiée à 100% à ce produit, avec un retour à un rôle plus hands-on / tech lead — ~8 MR/semaine en moyenne, alpha lancée le 19/06 avec 6 testeurs
Architecture et développement full-stack sur le copilot : Python (FastAPI, LangGraph, SQLAlchemy async), PostgreSQL avec RLS, Nuxt 3/Vue, SSE streaming, Kubernetes/ArgoCD
Pipelines LLM multi-étapes : import intelligent multi-format (CSV, email, chat) avec HITL (Human-in-the-Loop), recherche vectorielle pgvector, seed beta-testeurs
Observabilité LLM : intégration Langfuse + OpenTelemetry sur toutes les surfaces IA — tracking tokens, coûts, latences et sessions unifiées copilot/engine ; dashboard Grafana dédié à l'ingestion e-mail
Sécurité multi-tenant : durcissement fail-closed de l'isolation RLS jusqu'en production — y compris le scoping des tables de checkpoint LangGraph (persistance des conversations copilot) ; auth Logto multi-organisation (webhooks, provisioning, OAuth2)
Pilotage de l'épic Multi-user par tenant (priorité Highest) : invitation, affectation de rôles, visibilité croisée, gestion de session multi-utilisateur sur un même poste
Fiabilisation du pipeline extraction ↔ matching piloté par un harness d'évaluation (golds par entité, scoring compte/contact/adresse) — élimination des faux positifs de cache de correspondance produit
Analytics & feedback : widget utilisateur permanent avec SDK custom pour retours continus en production ; process de release durci (répétition générale du rollback en préprod avant chaque MEP) et délégation outillée de tâches à faible valeur (création de tickets Jira via Claude)

Oct 2021 - Nov 2023

DJUST (via Takima) - Paris

Dev Senior → Tech Lead

2021 — Dev senior : arrivée pour structurer une startup naissante, conception et développement de la plateforme e-commerce B2B from scratch
2022-2023 — Tech Lead : montée en responsabilité, architecture multi-tenant, multi-PSP (Adyen, Mangopay, Lemonway, Thunes)
Stack : Java 17, Spring Boot, PostgreSQL, Elasticsearch, Keycloak, Docker, GCP
Mise en place du CI/CD GitLab, des tests E2E, et des conventions de code

Juin 2018 - Sep 2021

Galeries Lafayette (via Takima) - Paris

Ingénieur Full Stack Java

Gestion de production & Référent technique (2019-2021) : responsable de la production du tunnel d'achat, référent technique équipe, gestion du monolithe Hybris (Java 7) et des API Java 8, déploiements Jenkins/Ansible, méthodologie SAFe
Produit / Recherche / E-merchandising (2019) : migration moteur de recherche Hybris vers Algolia, conception d'une API GraphQL, architecture hexagonale, practice Example Mapping
Tunnel d'achat (2018) : développement du checkout flow e-commerce à fort trafic (panier, livraison, paiement, marketplace, carte cadeau, refonte UX)

Juin 2016 - Avr 2018

INFOTEL (pour Groupe Burrus / DiOT) - Paris

Ingénieur logiciels Java

Projet SAFE : application de gestion de flottes (EDF, Fnac-Darty) et plateforme assurance DARVA
Conception et développement avec BPMN 2.0 (Activiti), moteur de règles Drools, SOAP
Stack : Java, Spring, Hibernate, PostgreSQL, Vaadin, Activiti, Drools

Oct 2015 - Juin 2016

INFOTEL (pour BNP Paribas) - Bagnolet

Ingénieur mobile

Maintenance et évolution de l'application bancaire "Mes comptes" (Android Java)
POC application hybride multi-plateforme (Android/iOS/Windows)
Formation iOS/Swift dispensée par Apple

Oct 2012 - Juin 2015

miLibris - Paris

Ingénieur R&D

Applications Android natives : développement complet pour des clients presse exigeants, de l'expression du besoin à la publication Play Store
Framework hybride iOS/Android : liseuse numérique avec achats in-app, gestion de bibliothèque, reader interactif
Startup de presse numérique — autonomie totale sur le cycle de vie mobile

Compétences

Stack technique

⚙ Backend

Java 17Spring BootSpring SecurityJPA / HibernateMavenREST APIGraphQLOpenAPI / SwaggerAPI-first designNode.jsRust / AxumPythonFastAPISQLAlchemy (async)

☁ Cloud & Serverless

GCP (Cloud Run, Cloud Build)AWS (SQS, S3)Docker multi-stageKubernetesServerless containersgcloud CLIArgoCDScaleway (Containers, S3, SQL)Cloud migration / souverainetéOpenTelemetry

🗃 Data & Infra

PostgreSQLElasticsearchMongoDBRedisGitLab CI/CDJenkins / AnsibleKeycloakk6 (load testing)GrafanapgvectorLogto (auth)PostHog

💰 Domaine métier

Order Management (OMS)Payments (Adyen, Mangopay)Cart & CheckoutMulti-tenant SaaSE-commerce B2BContract testingRow-Level Security (RLS)LLM Copilot / Extraction & Matching

👥 Management

Team Lead (5 : devs + QA)1:1 / Performance ReviewsHiringPeople managementAgile / ScrumSAFeKanbanIncident Management / RCAProduction Support

🌐 Frontend

Nuxt 3Nuxt 4Vue.jsSvelteKit / Svelte 5TypeScript strictVite / pnpmSSR / Core Web Vitals

📱 Mobile

Android (Kotlin/Java)iOS (Swift)

🤖 AI-Augmented Dev

Claude Code (63 skills)MCP (15 servers)9 Sub-agents11 Hooks (djust + perso)Vertex AI / GeminiVersioned AI workspaceLangGraphLangfuseLLM Pipelines / HITL

🧠 Local AI Infrastructure

Ollama (qwen2.5-coder:7b)ChromaDB / vector searchnomic-embed-text / MiniLM-L6Continue.dev (Ollama)AMD NPU/GPU inferenceQuality gate hybrideCLI tools (gcm, dlogs, dsql, dtest)

AI Infrastructure Engineer

Pas juste utilisateur d'outils IA — je conçois et déploie une stack IA locale, souveraine et intégrée dans chaque étape du cycle de dev. 63 custom skills Claude Code, 15 MCP servers, 9 agents spécialisés, 11 hooks — le tout versionné sur GitHub. Toute la stack tourne on-device sur GPU/NPU AMD : aucune donnée propriétaire ne sort de la machine.

Prévention (contexte projet injecté avant de coder), détection (quality gate post-commit en < 5s), review (pré-analyse LLM avant code review humain). Mon équipe de 6 utilise désormais l'IA au quotidien : code reviews, tests E2E, briefings MEP, analyse d'incidents — +40% productivité mesurée.

Custom AI skills

MCP servers intégrés

6/6

Devs de l'équipe formés

Inference 100% on-device

Formation