Je suis Djenis Ejupi, ingénieur logiciel en Suisse. Je travaille sur les systèmes backend, le ML appliqué, l’automatisation et le design produit. Je rassemble ici mes propres projets, questions et expérimentations.
Faire de l’analyse LLM locale une fonction utile, vérifiable et fiable dans une application de bureau complète.
01 / BUILDTransformer le quotidien en Suisse en pratique linguistique volontaire, plutôt qu’en objectif passif de plus.
02 / LEARNAller vers des systèmes qui perçoivent, décident et agissent dans le monde physique, avec des limites claires et un contrôle humain.
03 / EXPLOREJe maintiens six projets open source, j’approfondis mon travail sur le backend, le cloud, le DevOps et les systèmes ML, et j’apprends l’allemand.
À plus long terme, je m’intéresse à la robotique, aux systèmes de contrôle, aux systèmes autonomes et aux technologies centrées sur l’humain.
Les études de cas détaillées sont dans le journal partagé d’Ejupi Labs, filtré sur les projets personnels.
Chaque projet propose un logiciel fonctionnel, un code source inspectable et des preuves de livraison. L’essentiel est la décision qu’il améliore ou la limite qu’il rend visible.
Un utilitaire de carrière local-first pour ordinateur. L’analyse, la mise en correspondance et le coaching exigent un moteur LLM local approuvé, sans solution de repli dans le cloud.
Un atelier ML open-set en Rust avec séparation par groupes, calibration, abstention et artefacts vérifiables octet par octet.
Une automatisation Windows et navigateur où le modèle propose une action et l’environnement d’exécution applique les autorisations, les capacités et les listes d’autorisation.
Un client Gopher borné et un explorateur du protocole. La CLI utilise de vraies connexions ; la démo web utilise des fixtures déterministes.
Un atelier Java et TypeScript pour comparer des méthodes d’intégration numérique à une référence Simpson visible.
Un tableau d’opérations de placement 100 % navigateur, avec données fictives, états de cohorte explicites et persistance locale.
Des limites claires, des tests utiles, des échecs maîtrisés et des interfaces qui s’expliquent comptent autant que le résultat visible. Je choisis l’outil après avoir compris la contrainte.
Le logiciel est aujourd’hui mon moyen d’expression. À plus long terme, je m’intéresse à la robotique, aux systèmes de contrôle, à l’automatisation intelligente et aux technologies centrées sur l’humain.
L’utile d’abord. Des preuves, pas des promesses.
Un système doit dire ce qu’il peut faire, ce qu’il ne peut pas faire et où une décision humaine est nécessaire.
Un test mérite sa place lorsqu’il protège une décision, une interface ou un mode d’échec qui compte.
Je préfère un refus explicite, un travail borné et un état récupérable à un résultat simplement sûr de lui.
L’interface doit faciliter la compréhension du système, pas le transformer en décoration.
J’ai étudié l’informatique et les télécommunications, puis travaillé sur l’infrastructure cloud, les logiciels d’entreprise, le backend, le frontend et les plateformes de workflow.
Une formation technique ancrée dans le logiciel, les réseaux et la façon dont les systèmes communiquent.
Bases de données, backend, frontend et workflows au sein de systèmes utilisés chaque jour.
Infrastructure reproductible, pipelines de livraison et workflows qui rendent l’état opérationnel visible.
Des outils où les limites du modèle, l’exécution locale et les preuves font partie du produit.
Le fil conducteur est la responsabilité de bout en bout : comprendre la contrainte, modifier le système et prouver qu’il fonctionne toujours.
Cette adresse sert à me parler directement. Pour un projet client, une proposition ou une demande de livraison, passez par Ejupi Labs.