Software developer (contract), Remote

Meuze builds AI software that helps restaurant chains run their stores, and its system is in production at multinational food and beverage chains. I worked across the TypeScript monorepo (Next.js, NestJS, Supabase) and the Python agents that run on AWS Lambda. My main work was the forecasting agents, built with LangGraph, which combine time series models (TimesFM, Chronos) with business rules to recommend what each store should order. I also worked on the pipeline that evaluates and retrains them, and I designed how services authenticate to each other, with short-lived JWTs issued by the API and verified by each agent.

Software developer intern, Montréal

Empor is a student marketplace in Montréal with about 1,200 users. In the React Native app I built the product pages and image galleries, and brought them from about 35 to 60 frames per second with caching and memoization. On the Spring Boot backend I tracked down why the database connection pool kept running out, which came down to JPA lazy loading and the HikariCP settings. I also added role-based access control and wrote integration tests with Testcontainers.

Software developer, Cairo, remote

I built and maintained MERN web applications (MongoDB, Express, React, Node) used by about 500 people, including their APIs, secured with JWTs, and a move to a sharded MongoDB cluster.

Editor and producer

I edited and produced episodes, and interviewed researchers, among them Gilles Brassard.

Hackathon

We built Patiently, a hospital dashboard that predicts wait times with a PyTorch model. It used React and Flask, with Auth0 login and live updates over WebSockets, and it won the MLH prize for Best Use of Terraform.

Développeur logiciel (contrat), À distance

Meuze développe des logiciels d'IA qui aident les chaînes de restaurants à gérer leurs succursales, et son système est en production dans des chaînes multinationales de restauration. J'ai travaillé dans le monorepo TypeScript (Next.js, NestJS, Supabase) et sur les agents Python qui tournent sur AWS Lambda. Mon travail principal portait sur les agents de prévision, construits avec LangGraph, qui combinent des modèles de séries temporelles (TimesFM, Chronos) et des règles d'affaires pour recommander les commandes de chaque succursale. J'ai aussi travaillé sur le pipeline qui les évalue et les réentraîne, et j'ai conçu l'authentification entre services, avec des JWT de courte durée émis par l'API et vérifiés par chaque agent.

Stagiaire en développement logiciel, Montréal

Empor est une place de marché étudiante à Montréal qui compte environ 1 200 utilisateurs. Dans l'application React Native, j'ai construit les pages produits et les galeries d'images, et je les ai fait passer d'environ 35 à 60 images par seconde grâce à la mise en cache et à la mémoïsation. Côté backend Spring Boot, j'ai trouvé pourquoi le pool de connexions à la base de données s'épuisait, ce qui tenait au chargement paresseux de JPA et aux réglages de HikariCP. J'ai aussi ajouté le contrôle d'accès par rôles et écrit des tests d'intégration avec Testcontainers.

Développeur logiciel, Le Caire, à distance

J'ai développé et maintenu des applications web MERN (MongoDB, Express, React, Node) utilisées par environ 500 personnes, y compris leurs API, sécurisées par JWT, et le passage à une grappe MongoDB fragmentée (sharding).

Montage et réalisation

J'ai monté et réalisé des épisodes, et interviewé des chercheurs, dont Gilles Brassard.

Hackathon

Nous avons construit Patiently, un tableau de bord hospitalier qui prédit les temps d'attente avec un modèle PyTorch. Il utilisait React et Flask, avec une connexion Auth0 et des mises à jour en direct par WebSockets, et il a remporté le prix MLH de la meilleure utilisation de Terraform.