Senior Software Engineer · GenAI & Agentic Systems

Hi, I’m Akram Belajouza

Je suis lead technique et ingénieur full-stack avec plus de 15 ans d’expérience dans la création de systèmes PHP évolutifs et l’encadrement d’équipes de développement. J’intègre également GenAI, RAG et l’automatisation dans des produits concrets grâce aux API LLM, à Python et aux outils de workflow modernes.

Portrait d’Akram Belajouza
Basé à HambourgCollaboration à distance avec les équipes

Fondations full-stack.
Orientation IA.

Deux domaines complémentaires qui définissent ma façon de travailler aujourd’hui.

01
Plus de 15 ans d’expérience

Backend / Full-Stack

  • Développement full-stackPHP, Laravel, Symfony, CakePHP, SlimPHP, JavaScript et jQuery
  • Données et persistanceMySQL, MariaDB, PostgreSQL et conception de bases de données SQL
  • Architecture et intégrationArchitecture logicielle et système, conception d’API et intégration de services tiers
  • Leadership et livraisonScrum, Kanban, direction d’équipe, mentorat et revues de code
02
Priorité

GenAI / Automation

  • Intégration de LLMAPI OpenAI, Gemini et LLM locales ; prompting, appels d’outils et de fonctions, et sorties JSON structurées
  • RAG et recherche sémantiquePython, embeddings, segmentation, récupération, LangChain, LangGraph, LangSmith, pgvector et ChromaDB
  • Workflows d’automatisationn8n, Zapier, Make, webhooks et orchestration d’API
  • Pipelines voix et vidéoagents conversationnels ElevenLabs, Tavus et avatars vidéo Heygen
  • Développement assisté par IAClaude Code, Codex, Cursor, Kilo Code et OpenHands

Projets IA appliqués.

Architecture, compromis et éléments concrets — pas seulement des démos.

agentic-consensus.belajouza.com Workflow preview

Systèmes auxquels j’ai contribué

Projets sélectionnés dans la santé, la collecte de fonds et la gestion des identités.

Healthcare · 2022–2302

ethikPool DICOM Viewer

Accélération du chargement des scanners et IRM de plusieurs minutes à quelques secondes et réduction des temps de recherche de 40 % sur plus de 30 installations clients.

  • DICOM
  • PHP
  • Search
Healthcare · 2021–2203

painPool / my-Pain

Livraison d’un module HL7 à cinq cabinets en un mois et mise en place d’une intégration Exchange basée sur OAuth2.

  • HL7
  • OAuth2
  • REST
Fundraising · 2014–2104

Bildungsspender Platform

Développement d’une plateforme de collecte de fonds soutenant plus de 12 M€ de dons et plus de 13 000 institutions.

  • PHP
  • Smarty
  • MySQL
  • Payments
Fundraising05

Donation Browser Extensions

Création d’extensions Chrome, Firefox et Edge intégrant directement le don au parcours d’achat des utilisateurs.

  • JavaScript
  • Browser APIs
  • REST
Digital identity · 201306

VR-Networld SSO

Création d’un portail central pour des banques coopératives, intégrant plus de 10 services partenaires avec chiffrement et signatures numériques.

  • SAML 2.0
  • OpenID
  • Security

Développé pour la santé, la collecte de fonds et l’identité numérique.

Voir les projets sélectionnés
2021 — 2026Remote

PHP Expert & Team Lead

UHB GmbH · Systèmes de documentation médicale

Pilotage des projets de la conception à la mise en production, mise en œuvre de solutions PHP 8 et Laravel sécurisées, intégration d’interfaces HL7 et REST, administration des environnements clients et accompagnement de l’équipe.

Projets sélectionnésfolioNet SSO · ethikPool DICOM viewer · painPool / my-Pain HL7 module
2014 — 2021Remote

Senior Web Developer

Bildungsspender gGmbH · Collecte de fonds à but non lucratif

Développement et maintenance de la plateforme de la conception à la production, intégration d’API de paiement et partenaires, amélioration des performances, gestion des serveurs et mise en place de bonnes pratiques.

Projets sélectionnésBrowser extensions · API-powered shopping search · automated donation statistics · interactive institution map
2008 — 2013Remote

Team Lead

IT Future AG · Sécurité et gestion des identités

Planification et livraison d’applications critiques pour la sécurité, de plateformes d’authentification et d’intégrations partenaires avec SAML 2.0, OpenID, OAuth2, chiffrement et signatures numériques.

Projets sélectionnésVR-Networld Single Sign-On · Cloud-ID

Formation, apprentissage et langues

Les fondations et l’apprentissage continu qui soutiennent mon travail.

Education · 2010

Bachelor of Science

Technische Universität Darmstadt

Certifications · 2026

Applied GenAI

  • Introduction to LangChain — Python
  • LangGraph Essentials — Python
Langues

Multilingue

  • AllemandCourant
  • AnglaisCourant
  • FrançaisCourant

Échangeons.

Vous avez une question, une opportunité ou une idée à discuter ? Envoyez-moi un message et je vous répondrai.

AI engineering case study · Experimental

Agentic Consensus

I built an experimental framework to compare multi-agent review architectures and measure whether moderation and review loops improve results enough to justify their additional cost and latency.

  • Python
  • LangGraph
  • LangChain
  • FastAPI
  • OpenRouter
  • LangSmith
12-second workflow previewPlaceholder animation
QuestionIntakeAuthorReviewerFinal result

Question → fixed criteria → draft → review and revision → final synthesis

01 · What I built

An experiment, not just another AI demo.

The application runs the same task through different author-reviewer workflows and model combinations. It records quality, revision rounds, token use, provider-reported cost, and latency so the architectures can be compared rather than judged by intuition alone.

02 · Architectures

Three review strategies, one controlled comparison.

V1 · Baseline

Post-hoc review

Author Reviewer

The author writes first. The reviewer then derives criteria and requests revisions. It uses fewer calls, but its criteria may be influenced by the proposal.

V3 · Adversarial

Defect-oriented review

Intake Author Critic

V2’s topology with a reviewer that actively searches for blocking defects, risks, ambiguities, and missing requirements.

03 · Technical interest

Designed for measurable, inspectable orchestration.

  • Graph orchestrationStateful author-reviewer loops built with LangGraph
  • Configurable modelsAnthropic and OpenAI models routed through OpenRouter
  • Structured verdictsPydantic schemas instead of parsing free-form reviewer text
  • Deterministic routingConditional edges decide approval, revision, stalling, or termination
  • Evaluation & tracingTokens, cost, latency, iterations, and LangSmith observability
  • Application layerFastAPI, SQLite persistence, Server-Sent Events, and automated tests

04 · Preliminary findings

Honest results before confident claims.

V1 uses fewer model calls. V2 and V3 introduce stronger evaluation controls by defining criteria independently before the answer is written.

V2 and V3 enable a fair reviewer comparison. Their shared topology isolates the difference between normal and adversarial reviewing.

Current statusThe first independent evaluation failed. More successful experiments are required before claiming a quality winner.