LRJI met en place la delivery assistée par agents IA dans vos équipes, avec des garde-fous vérifiables, et apporte un leadership technique de niveau Staff sur l'architecture, la modernisation et le lancement de vos produits TypeScript.
LRJI est le cabinet de Mohammed Hamdoune, Staff Software Engineer : 14 ans d'architecture logicielle et de delivery, en France, à Bruxelles et à distance.
Quatre axes d'intervention pour les équipes qui ont besoin d'une delivery assistée par IA avec garde-fous, de leadership Staff, de décisions d'architecture plus claires ou d'une fondation de lancement qui n'appellera pas la réécriture de demain.
Les équipes utilisent Copilot ou Claude Code sans règles partagées, tandis que les revues ne suivent plus le volume.
LRJI met en place un pilote sur un vrai périmètre, des limites d'écriture et des contrôles automatiques pour garder une delivery vérifiable et mesurable.
Les décisions techniques n'ont pas de propriétaire et les arbitrages critiques pour la delivery restent ouverts trop longtemps.
LRJI apporte ownership clair, décisions écrites, standards praticables et renfort hands-on aux côtés de l'équipe.
La dette ou la complexité distribuée pilote la roadmap et rend chaque décision produit plus difficile à inverser.
LRJI audite le système, nomme les risques et séquence le changement sans réécriture big bang.
Un produit doit être lancé sans créer la dette d'architecture qui devient la réécriture de demain.
LRJI structure l'architecture TypeScript, le setup de delivery et la fondation GCP autour des décisions produit les plus risquées.
La stack mise en avant par LRJI est TypeScript-first, orientée GCP, exigeante sur les tests et guidée par l'architecture. Elle est choisie pour des systèmes qui doivent rester compréhensibles pendant que le produit et l'équipe évoluent.
Backend, frontend, contrats, tests et outillage restent alignés autour d'un même langage et de frontières explicites.
Cloud Run, Kubernetes, Docker, CI/CD et observabilité servent une delivery prévisible sans sur-construire la plateforme.
DDD, architecture hexagonale, tests, sécurité, ADRs et discipline de migration sont traités comme des outils de delivery, pas comme de la décoration.
Les agents de code s'appuient sur des instructions partagées, des limites d'écriture et des contrôles qui gardent leur travail vérifiable.
La couche backend et API où les décisions de delivery deviennent concrètes.
Stacks frontend pour SaaS et produits opérationnels qui demandent une itération rapide et du code UI lisible.
Choix de runtime, déploiement, proxy et CI/CD qui gardent les environnements compréhensibles.
Persistance et flux asynchrones pour les features produit, les intégrations et les frontières de systèmes distribués.
Patterns et outils de décision pour préserver la modularité, l'ownership et la maintenabilité long terme.
Tests, posture sécurité, observabilité, pratiques d'audit et workflows d'engineering assistés par IA.
Ces références rassemblent des missions portées par LRJI et l'expérience antérieure de son fondateur, sans exposer les détails confidentiels des clients.
Contribution LRJI
Architecture backend, couche d'abstraction autour de Keycloak, architecture hexagonale, monorepo polyglotte et pipeline CI/CD GitLab.
Une plateforme plus lisible et testable autour d'un composant identity critique, avec des frontières applicatives plus nettes.
Contribution LRJI
Renfort backend senior sur la sécurisation, la qualité des échanges, la maintenabilité des flux et l'intégration entre systèmes critiques.
Référence conservée volontairement discrète : le niveau de détail public reste limité, mais le contexte démontre une capacité à intervenir sur des écosystèmes identity/data exigeants.
Contribution de Mohammed Hamdoune
Migration vers React SPA, architecture d'une bibliothèque de composants Storybook, coordination technique et amélioration des pratiques frontend.
Un socle frontend plus maintenable, une équipe mieux coordonnée et une migration réalisée sans perdre les enjeux SEO et accessibilité.
Des projets internes où LRJI éprouve ses pratiques de delivery avant de les proposer à des équipes.
Un projet interne pour garder le jugement et les preuves d'intégration au rythme d'agents qui produisent plus vite qu'un opérateur ne peut relire.
Lire l'étude de casUn projet interne de reconstruction contrôlée : preuves étape par étape, secrets hors des fichiers et CI sans clé statique.
Lire l'étude de casUn projet interne où les décisions produit et d'architecture rendent un SaaS multi-tenant cohérent avant sa bêta.
Lire l'étude de casLes références sont anonymisées lorsque la confidentialité client l'exige. Des détails peuvent être partagés en échange direct lorsque c'est approprié.
Partagez le contexte produit, les contraintes d'architecture et la décision à sécuriser. LRJI revient avec la prochaine étape la plus utile.