Forward Deployed AI & Automation Engineer
Charlie Tang Hoong
Je transforme des problèmes métier flous en systèmes d’IA, d’automatisation et de logiciel opérationnels.
Quinze ans, depuis Selangor en Malaisie — et l’essentiel de ce travail commence de la même façon : un système construit par quelqu’un d’autre, sans documentation, et une activité qui ne peut pas s’arrêter pendant qu’on le répare.
2 sur 3 déconseillés
Études de faisabilité IA dans trois domaines sans lien. J’en ai déconseillé deux sur le coût d’investissement ; la troisième a été construite.
Des milliards d’impressions
Chaque mois, sur la plateforme AdTech où j’ai travaillé — des dizaines de milliers de requêtes par seconde, et un p95 sous 100 ms sur les chemins backend que j’ai reconstruits.
15+ pipelines
Veille tarifaire, génération de prospects et veille de marché — pour des PME qui avaient besoin qu’on surveille une liste de prix, ⛔ pas qu’on construise une plateforme.
15+ ans
Quatre employeurs, un contrat à Singapour, deux entreprises à moi et des missions en indépendant — aussi bien des équipes d’exploitation grand compte que des PME de deux personnes.
Deux de ces trois propositions d’IA n’ont pas été suivies, et c’est précisément l’intérêt : le client a eu un vrai chiffre assez tôt pour dire non sans que cela coûte cher.
Travaux choisis
Voir les cinqCinq missions choisies, écrites toutes de la même façon : ce que le client cherchait à faire, ce qui n’était pas clair, ce que j’ai décidé, ce que j’ai construit ou conseillé, et le résultat qui a suivi.
Cas 01
En production
Construire sur un système qui n’était pas le nôtre
Une plateforme de réservation et de commande à plusieurs rôles est passée en production sur l’ERP hérité d’un client grand compte, avec le contrat d’API négocié directement avec les ingénieurs du client et chaque changement de périmètre validé par écrit avant d’arriver au développement.
Cas 02
En production — limité par NDA
Retirer la saisie d’un flux documentaire qui ne pouvait pas s’arrêter
Un pipeline hybride OCR et LLM a nettement réduit la saisie manuelle dans un flux de documents maritimes à fort volume, au sein d’une exploitation dont les systèmes sources n’avaient pas d’API et ne pouvaient pas être remplacés.
Cas 04
Étude de faisabilité uniquement · Développement payé — bêta fermée
Trois propositions d’IA, et les deux que j’ai déconseillées
Trois missions de faisabilité IA dans trois domaines sans lien, chacune transformée en une conception de solution avec un chiffrage : deux ont été refusées à juste titre sur le coût d’investissement, et la troisième a été construite.
Ma façon de travailler
La méthode complèteLes mêmes sept étapes, que le client soit une équipe d’exploitation grand compte ou une PME de deux personnes. L’ordre compte plus que les outils : presque tous les échecs de livraison que j’ai vus étaient joués avant qu’une ligne de code soit écrite.
01
Découvrir
M’asseoir avec ceux qui font le travail aujourd’hui et documenter le processus tel qu’il tourne vraiment, ⛔ pas tel que l’organigramme le décrit.
02
Définir
Dessiner le flux proposé, le dérouler avec la partie prenante, et obtenir une confirmation écrite avant que le développement commence.
03
Concevoir
Décider quoi acheter et quoi construire avant de décider comment le construire. Être honnête sur les contraintes qui sont réelles.
04
Construire
Prendre en charge moi-même le travail complexe qui définit le contrat ; déléguer la surface simple.
05
Déployer
Partir du principe que l’environnement n’est pas le mien à changer. Intégrer sans envahir, et toujours laisser un chemin pour qu’une personne reprenne en cours de route.
06
Mesurer
Décider dès le départ ce que « ça marche » veut dire et comment on l’observera — et pour un système d’IA, un jeu d’évaluation plutôt qu’une impression.
07
Itérer
Livrer la phase, garder visibles les prérequis de la deuxième, et laisser ce que la production révèle réordonner la liste.
Ce que j’apporte
Ce que j’apporte, en entierRegroupé par ce que cela fait pour une activité. Les outils viennent sous chaque bloc, et cet ordre est voulu.
Recueil du besoin et cadrage de solution
Transformer un brief incomplet en un périmètre défini, avec un chiffrage et une définition du « terminé » convenue — en travaillant directement avec ceux à qui le problème appartient.
IA appliquée et automatisation des flux
Des systèmes d’IA qui doivent tourner dans une exploitation réelle : extraction documentaire avec relecture humaine, assistants de support avec escalade vers une personne, et RPA en finance et en logistique.
Architecture de solution et intégration en entreprise
Relier des systèmes qui n’ont jamais été conçus pour être reliés — l’ERP hérité d’un client, des systèmes sources sans aucune API, et les étapes manuelles entre les deux.
Ingénierie de production et fiabilité
Assumer un système après sa mise en service. Des traitements longs qui reprennent où ils se sont arrêtés. Des pannes qui apparaissent quand une personne peut encore revenir au processus manuel.
Conduite technique et alignement des parties prenantes
Mener la livraison et les décisions techniques, ⛔ pas des effectifs : les arbitrages d’architecture et de choix technologiques, la pratique de relecture de code, et l’accompagnement jusqu’au vrai point de blocage.
Parlons-en
Forward Deployed Engineer · Forward Deployed AI Engineer · Applied AI Engineer · Solutions Engineer · Customer Engineer · AI Solutions Architect · Technical Delivery Lead
Basé à Selangor, en Malaisie. Ouvert au travail chez le client dans la vallée de Klang, y compris sur longue durée, et aux projets basés à Singapour et en Asie-Pacifique. Citoyen malaisien, disponible pour m’installer à Singapour — une autorisation de travail parrainée par l’employeur sera nécessaire.