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Stan
Stanislas Andujar

Stanislas Andujar

Ingénieur plateforme · DevOps · agents IA

Huit ans dans le DevOps, à construire des plateformes cloud et des chaînes CI/CD pour des entreprises qui doivent passer à l'échelle. Aujourd'hui, je mets des agents IA en production — en autonomie ou en lead d'équipe.

Montpellier, France github.com/standujar linkedin x.com/stan_andujar [email protected]
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Quelques chiffres

  • 0

    PR mergées (depuis 2025) ● en direct

    sur plus de 50 dépôts · actualisé chaque heure via l'API GitHub

  • 0

    PR relues (depuis 2025) ● en direct

    revues de code publiques sur des projets open source

  • 0

    étoiles cumulées sur les dépôts auxquels je contribue ● en direct

    somme des étoiles GitHub des principaux dépôts publics auxquels je contribue

  • 20M+

    spectateurs réguliers touchés

    Bedrock — plateforme de streaming européenne

  • 450+

    applications industrialisées en CI/CD

    Enedis — distributeur d'électricité numéro 1 en France

  • 1000+

    nœuds Kubernetes opérés

    infrastructure de streaming Bedrock

Sync GitHub · (cached)

En ce moment

Je termine Soulmates chez Eliza Labs.

Soulmates, c'est une conversation WhatsApp et rien d'autre. Pas d'application à installer, pas de formulaire, pas de swipe. Un agent IA prend tout en charge : profil de l'utilisateur, mises en relation, suivi, le tout dans le fil de la discussion. Je porte l'architecture du produit depuis le premier jour : pipeline piloté par des LLM, agents en scale-to-zero sur GKE, moteur de matching asynchrone, et un framework de tests end-to-end dans lequel des utilisateurs simulés discutent avec l'agent en production pendant qu'une autre IA évalue chaque conversation.

Ma mission se termine. Je finalise la mise en production, puis je cherche un poste où DevOps, backend et IA en production se croisent vraiment.

Mise à jour avril 2026

Ce que j'apporte

Ce que je vous apporte, concrètement.

  1. À l'aise avec l'échelle

    Je prends des décisions pour des systèmes qui doivent tenir sous charge réelle — capacité, observabilité, maîtrise du blast radius, régression de performance. C'est ce que j'ai fait chez Bedrock (20 millions de spectateurs réguliers, plus de 1 000 nœuds Kubernetes) et sur la forge CI/CD d'Enedis pour 450 applications.

    Bedrock · Enedis

  2. Plateforme et backend, sans frontière

    Je tiens la chaîne complète de bout en bout — code applicatif ET infrastructure qui le déploie. Pas de mur entre les deux. C'est comme ça que j'ai construit des outils de rotation de secrets en Go, des backends TypeScript, des couches Postgres en Row-Level Security, les charts Helm et les opérateurs Kubernetes qui les embarquent, les CRD, et les pipelines CI/CD sur mesure autour.

    Bedrock · elizaOS

  3. De l'IA en production, traitée comme telle

    Une charge IA mérite la même rigueur SRE qu'un système de production classique — observabilité, scale-to-zero quand c'est pertinent, tests de régression sur du comportement non-déterministe. C'est l'angle que j'ai pris sur Soulmates, où les agents conversationnels tournent sur GKE derrière un framework E2E sur mesure : des utilisateurs simulés et un juge IA qui attrapent les dérives comportementales avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs.

    Eliza Labs

  4. Sénior autonome, et utile à une équipe

    Autonome sur des sujets complexes, et le genre de sénior qui rend l'équipe autour de lui plus forte — mentoring, revue de code à l'échelle, direction technique. C'est comme ça que j'ai passé près d'un an à contribuer en open source sur elizaOS avant d'être recruté, que je suis devenu tech lead sur Soulmates dès le premier jour, que j'ai assuré le support L3 d'une dizaine d'équipes produit chez Bedrock en plus de l'accompagnement DevOps de plus de 50 équipes, et que j'ai piloté des transformations Horizon 2030 chez EDF.

    elizaOS · Soulmates · Bedrock · EDF

  5. Le coût comme signal d'architecture

    Le FinOps a sa place sur le dashboard plateforme, à côté de la latence et du taux d'erreur, pas dans un ticket envoyé à la finance. Je traite le coût comme une décision d'architecture à part entière. La refonte de la plateforme de tests de charge de Bedrock en est la version la plus nette : capacité multipliée par dix pour 90 % de coût en moins, même workflow côté équipes, facture totalement différente.

    Bedrock

  6. Livraison transparente, estimations défendables

    Je ne disparais pas dans le code pendant deux semaines pour ressortir avec un résultat opaque. Je tiens un dashboard à jour de l'avancement, je communique beaucoup (souvent plus que l'équipe n'en a l'habitude), je découpe le travail en estimations que je peux défendre, et je gère plusieurs sujets en parallèle sans en délaisser un seul. Seul ou intégré à une équipe, le rythme ne change pas.

    Sur tous les engagements

Parcours

Mon parcours, sans détour.

Le fil rouge : je pose les fondations qui permettent aux équipes produit de livrer plus vite. Aujourd'hui, ces fondations doivent tenir face à des charges IA en production.

  1. Tech Lead — Soulmates · Eliza Labs

    Remote

    Matchmaking IA sur WhatsApp et SMS — pas d'application, pas de formulaire, tout se passe dans une conversation avec un agent piloté par un LLM.

    • Pilotage de l'architecture technique de bout en bout, du produit à l'infrastructure. Tech lead d'une équipe pluridisciplinaire (produit + 2 développeurs), plus de 100 pull requests mergées en six semaines.
    • Owner du landing zone GKE en Terraform : VPC, CloudNativePG, NGINX Ingress, cert-manager, ExternalDNS, observabilité SigNoz, runners GitHub auto-hébergés, Artifact Registry — provisionné de bout en bout.
    • Côté applicatif : admin dashboard Next.js (funnels, trajectoires, matchs, safety, conversations), API Stripe pour le Connection Fund, gateway WhatsApp Cloud avec voice notes (STT/TTS via Vertex), workers asynchrones containerisés (matching + notifications), schéma Postgres + Drizzle ORM.
    • Conception du pipeline IA dans son ensemble : onboarding conversationnel, matching, accompagnement, le tout piloté par LLM.
    • Refonte du moteur de matching en pipeline sémantique 4 étapes (pgvector top-50 → filtres SQL → scoring LLM 6 dimensions → Gale-Shapley) avec cache de scores : ~50 $/tick → ~1-2 $/jour.
    • Framework de tests end-to-end pour IA conversationnelle : utilisateurs simulés par LLM, notation par juge IA, couverture complète. Permet de tester de façon fiable des comportements non déterministes.
    • TypeScript
    • Next.js
    • React
    • GKE / Kubernetes
    • KEDA
    • Terraform
    • Helm
    • PostgreSQL
    • CloudNativePG
    • pgvector
    • Drizzle ORM
    • Redis
    • GitHub Actions
    • Stripe
    • WhatsApp Cloud API
    • Vertex AI

    elizalabs.ai

  2. Ingénieur full-stack — elizaOS Core · Eliza Labs

    Remote · San Francisco

    elizaOS, framework open source de référence pour les agents IA (plus de 18 000 étoiles GitHub). elizaOS Cloud, son offre SaaS, sert plus de 10 000 utilisateurs.

    • Contributeur principal sur elizaOS (plus de 18 000 étoiles) et elizaOS Cloud (plus de 10 000 utilisateurs) — arrivé comme contributeur OSS bénévole en avril 2025, recruté à temps plein après une année de contributions régulières.
    • Architecture de la plateforme Cloud : API de messagerie unifiée, isolation multi-tenant Postgres avec Row-Level Security, opérateur Kubernetes (Pepr) qui réconcilie agents et KEDA ScaledObjects depuis une CRD `Server` custom — scale-to-zero des workloads IA.
    • Migration de l'infra cloud d'AWS vers GCP : modules Terraform GKE Autopilot, Workload Identity Federation pour GitHub Actions OIDC, Artifact Registry — sans secret statique.
    • Tier gateway : routing direct-to-pod par consistent hash ring (Discord), 4 adaptateurs platform (webhook), CNPG Postgres et Redis in-cluster.
    • Intégrations de base : Discord, Solana, OpenRouter (streaming), WhatsApp. Auteur de l'intégration n8n : draft/preview/confirm flow, OAuth + bridge clés API, validation de schémas.
    • Standardisation à l'échelle de l'organisation : logging, chaîne de build TypeScript, infra de tests E2E. FinOps : rate limits dynamiques par org sur la base de la consommation cumulée, idempotency Stripe, déduction de crédits TOCTOU-safe.
    • TypeScript
    • Node.js
    • GCP / GKE Autopilot
    • Kubernetes
    • Terraform
    • Helm
    • Pepr (operator)
    • PostgreSQL / RLS
    • CloudNativePG
    • Redis
    • GitHub Actions OIDC
    • Architecture plugins

    elizaos.ai

  3. DevOps — équipe core infrastructure · Bedrock Streaming

    Lyon · hybride · freelance

    Plateforme de streaming européenne — plus de 20 millions de spectateurs réguliers. Membre de l'équipe DevOps core, en charge de toute l'infrastructure Kubernetes (plus de 1 000 nœuds) au service de plus de 50 équipes produit qui livrent en continu.

    • Mise en place d'Argo Rollouts : stratégies canary progressives, retours arrière automatisés sur des métriques métier (Apdex, taux d'erreur, taux de succès, indicateurs propres aux équipes).
    • Système serverless de rotation des secrets, écrit en Go, synchronisé sur AWS, Fastly et plusieurs services internes.
    • Refonte de la plateforme de tests de charge sur une architecture hybride EC2/ECS : ×10 sur la capacité, −90 % sur le coût.
    • Passerelle d'API en Go pour pré-scaler des clusters Kubernetes multi-cloud via SQS et EventBridge.
    • Standardisation de l'infrastructure : refonte des modules Terraform, centralisation des workflows GitHub Actions.
    • Support de niveau 3 auprès de plus de 6 équipes. Contributions open source à ArgoCD et Argo Rollouts (intégrations KEDA et Gloo).
    • Go
    • AWS ECS / EKS
    • Argo Rollouts
    • ArgoCD
    • Fastly
    • Terraform
    • GitHub Actions

    www.bedrockstreaming.com

  4. Ingénieur DevOps · EDF

    Lyon · CDI

    EDF — premier producteur d'électricité en France. Mise en place d'une plateforme CI/CD pour plusieurs équipes produit Java et Angular.

    • Construction d'une plateforme CI/CD complète pour plusieurs équipes produit Java et Angular.
    • Environnements à la demande pilotés par Terraform et AWS Lambda.
    • Portes qualité avec SonarQube, gestion centralisée des artefacts via Nexus.
    • Chaîne d'observabilité de bout en bout (CloudWatch et Grafana).
    • GitLab CI
    • Terraform
    • AWS Lambda
    • SonarQube
    • Nexus
    • Grafana

  5. Tech Lead DevOps → Chaos Engineer · Klanik · mission Enedis

    Lyon · CDI

    Enedis, premier distributeur d'électricité en France. Une infrastructure critique au niveau national.

    • Forge GitLab CI au service de 450 applications : plus de 40 templates modulaires, runners auto-scalés, intégration Vault et Nexus, plan de reprise d'activité automatisé.
    • Industrialisation des pipelines CI/CD à l'échelle de 450 applications, avec une bibliothèque de templates réutilisables et des analyses de sécurité automatisées sur l'ensemble des pipelines.
    • Programme de chaos engineering : GameDays à grande échelle (plus de 100 participants) simulant DDoS, corruptions de base de données et fuites de secrets sur des clusters EKS conçus pour résister.
    • Kubernetes / EKS
    • GitLab CI
    • Vault
    • ArgoCD
    • Prometheus

  6. Consultant DevOps · Lizeo

    Lyon

    Lizeo, spécialiste de la donnée dans l'automobile. Opérations Kubernetes au service de plusieurs équipes.

    • Opérations Kubernetes au service de plusieurs équipes produit.
    • Mise en place de l'observabilité Prometheus et Grafana.
    • Animation de formations internes sur Docker, GitLab CI et Terraform.
    • Kubernetes
    • Prometheus
    • Grafana
    • Docker
    • Terraform

  7. DevOps & développement — quatre rôles successifs · Worldline Global

    Seclin · alternance puis CDI

    Trois ans et demi chez Worldline, avec quatre rôles successifs : alternant, ingénieur développement, puis ingénieur DevOps. Sujets retail et paiement à grande échelle.

    • Migration d'applications critiques vers Kubernetes / OpenShift, stack d'observabilité Prometheus / Zipkin / Grafana, déploiements automatisés via Helm et GitLab CI.
    • Développement back Java / Spring Boot avec conteneurisation complète, gates qualité SonarQube : couverture de tests doublée, zéro rollback en 18 mois.
    • Mise en place d'un workflow CI/CD complet pour un grand compte du retail (alternance, en autonomie dans une équipe de 4), accompagnement de l'équipe aux nouveaux outils.
    • Mentoring d'alternants et juniors sur les sujets RUN — monitoring, maintenance, préprod.
    • Java
    • Spring Boot
    • MongoDB
    • Kubernetes / OpenShift
    • Helm
    • GitLab CI
    • SonarQube
    • Prometheus
    • Grafana
    • Zipkin

Études de cas

Des retours d’expérience, en détail.

Le contexte, les décisions prises, ce que je ferais autrement. Honnête, structuré, 5 à 8 minutes par lecture.

Voir d'autres études de cas

Stack & architecture

La stack, de bout en bout.

Une requête entre par le haut et descend couche par couche. Survolez une techno pour voir ce que j'en ai fait.

IA & agents

Produits pilotés par des LLM en production

  • elizaOS
  • Anthropic API
  • OpenAI / OpenRouter
  • Agent design
  • RAG / memory

Backend & données

Là où vit la logique métier

  • Node.js / TypeScript
  • Go
  • PostgreSQL · RLS
  • Redis
  • Drizzle ORM

Platform & livraison

Comment le code arrive en production sans rien casser

  • Argo Rollouts
  • ArgoCD
  • GitHub Actions
  • GitLab CI
  • Helm / Charts

Infrastructure

Les fondations sur lesquelles tout tourne

  • AWS · EKS
  • GCP · GKE
  • Kubernetes
  • KEDA
  • Terraform
  • Cloudflare

Projets & organisations

Là où finissent mes commits. ● en direct

Les chiffres viennent de l'API GitHub, en direct, avec un cache d'une heure.

Organisations

+ 847 contributions sur des dépôts privés.

Contributions open source

Quelques pull requests notables.

Compétences

  • Langages

    • TypeScript
    • Go
    • Python
    • Shell

  • Cloud & infra

    • AWS
    • GCP / GKE
    • Kubernetes
    • KEDA
    • Terraform
    • Helm
    • Docker
    • Argo Rollouts

  • CI/CD & DX

    • GitHub Actions
    • GitLab CI
    • ArgoCD
    • Dagger
    • Bun
    • Vitest / E2E

  • Backend & data

    • Node.js
    • PostgreSQL
    • Redis
    • Drizzle ORM
    • REST / API design

  • IA / LLM

    • elizaOS
    • Anthropic API
    • OpenAI API
    • Agent design
    • RAG / mémoire

  • Frontend

    • React / Next.js
    • TailwindCSS
    • Astro

À propos

Qui suis-je ?

Disponible à partir de mai 2026

Ouvert aux postes platform · staff DevOps · AI infra

Huit ans dans le DevOps et le platform engineering, dont deux passés à côté d'équipes AI engineering. Je suis à l'intersection où l'infrastructure, le code applicatif et les charges IA doivent partir en production ensemble — et où la plupart des entreprises n'ont pas encore de réponse claire.

Ce que je cherche pour la suite

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  1. Le rôle

    Autonome, avec un réflexe tech lead

    Porter un sujet de bout en bout : poser la vision technique, accompagner les juniors qui m'entourent, vulgariser pour que l'équipe produit puisse trancher, animer les rituels — planning, Scrum, délais réalistes.

  2. Le terrain

    Des sujets à construire, qui passent à l’échelle, et qui ont du sens

    Une phase de construction, sur de la plateforme ou du backend — y compris des projets à dominante plus applicative que DevOps. Des sujets qui doivent scaler, qui ont du sens pour le produit, et où l'optimisation — coûts, performance, infrastructure — fait vraiment partie du cahier des charges.

  3. Le cadre

    Télétravail partout, ou hybride à Montpellier

    Full remote (Europe, US, partout où les fuseaux se recoupent raisonnablement), ou hybride basé à Montpellier. Déplacements ponctuels en France possibles. Une équipe à hiérarchie plate, qui laisse les développeurs travailler.

À côté du clavier

Je vis à Montpellier. Quelques projets personnels en open source — un système de DCA automatisé sur Solana et EVM, un bot de matchmaking dans la veine de Soulmates — et, plus globalement, j'automatise tout ce que je peux pour avoir plus de temps à passer à autre chose. Je lis sans doute trop de post-mortems SRE pour mon bien. Loin de l'écran : vélo, escalade, et les plats qui mijotent.

Stanislas Andujar
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Le plus simple : 30 minutes en visio. Sinon un mail un peu détaillé, ça marche aussi très bien.

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