About Aly
Ingénieur informatique avec 9 ans d’expérience en développement Java et assurance qualité logicielle. Expérience en automatisation de tests fonctionnels (Selenium) et en intégration CI/CD (Jenkins) dans des environnements applicatifs complexes.
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Achères (up to 50km)
Experience
- ONG sanitaire locale – MauritanieIngénieur QA Automation | Java / Selenium / CI-CDJuly 2025 - March 2026 (8 months)Île-de-France, FranceMission freelance au sein d’une ONG sanitaire locale en Mauritanie, intervenant dans l’organisation de caravanes médicales destinées aux zones rurales à faible accès aux soins.Contribution à la mise en qualité d’une application web critique de gestion des opérations médicales (patients, équipes, missions terrain et logistique), utilisée en environnement opérationnel réel.Réalisations clés :
- Conception et automatisation des tests fonctionnels avec Selenium WebDriver (Java)
- Mise en place d’un framework de test basé sur le Page Object Model (POM)
- Développement d’une couche d’actions réutilisables pour standardiser les interactions UI
- Exécution des tests sur Selenium Grid (Docker, multi-navigateurs)
- Intégration des tests dans un pipeline CI/CD Jenkins
- Amélioration de la stabilité et de la maintenabilité des tests automatisés
Technologies :- Java
- Selenium WebDriver
- TestNG
- Maven
- Jenkins
- Docker
- Selenium Grid
- Git
- CI/CD
- La PosteIngénieurAutomaticien QA / Tests Big DataBANKING AND INSURANCEApril 2022 - June 2025 (3 years and 2 months)Île-de-France, France
- Conception et pilotage des plans de recette fonctionnels sur des traitements Big Data (Hadoop, Hive, Spark, HDFS),
- Automatisation des contrôles de migration et des tests de régression avec Python et Spark SQL (comparaison de plusieurs millions de lignes, détection d’écarts invisibles manuellement),
- Mise en place de DAGs Airflow pour orchestrer les validations et générer des rapports automatiques en cas de non-conformité,
- Intégration des tests automatisés dans la chaîne CI/CD (Jenkins) pour déclenchement des validations lors des déploiements,
- Optimisation des requêtes Spark SQL pour des contrôles massifs,
- Suivi des anomalies et des campagnes via Squash QA et Jira,
Technologies :- Big Data : Hadoop (HDFS), Hive, Spark (Spark SQL, PySpark)
- Langage : Python, SQL
- Orchestration / Automatisation : Apache Airflow, Jenkins (CI/CD)
- Outils de tests et suivi : Squash QA, Jira
- Stockage de données : Parquet / ORC (formats de fichiers sur HDFS)
- Environnements de développement : Zeppelin (écriture et exécution des requêtes interactives Spark / Hive / SQL)
- Monitoring / Reporting : Airflow UI (logs, suivi des exécutions)
Résultat :- Réduction du temps d’exécution des tests grâce à l’automatisation.
- Baisse significative des erreurs en production par détection précoce des anomalies
- Amélioration de la collaboration inter-équipes et de la réactivité face aux évolutions.
- Renault FranceIngénieur Étude et DéveloppementAUTOMOBILEJuly 2019 - March 2022 (2 years and 8 months)Île-de-France, France
- Conception et développement technique des fonctionnalités, incluant la définition des processus et des modèles de données, avec choix de solutions techniques adaptées,
- Développement en Java / Spring Boot avec mise en œuvre du TDD pour garantir la fiabilité du code dès la conception,
- Mise en place de traitements batch avec Spring Batch pour valider et transmettre les données (ex. avis d’expédition) vers Reflex et d’autres systèmes,
- Développement d’une interface Angular pour le suivi et la gestion des erreurs des traitements batch par les utilisateurs finaux,
- Intégration des fonctionnalités dans les pipelines de déploiement, assurant la validation et la mise en production dans un cadre d’intégration continue.
Technologies :- Langage : Java, JavaScript, SQL, HTML/CSS
- Framework : Spring Boot, Spring Batch, Angular, JPA
- Build Tool : Maven, Git
- Base de données : PostgreSQL
- Architecture / Standards : API REST, microservices
Résultat :- Assurer la fiabilité et la précision des données échangées, grâce à une validation rigoureuse et une gestion fine des erreurs et des logs,
- Répondre aux contraintes de temps de traitement très courts, en optimisant les processus et en sécurisant chaque étape du flux de données,
- Fluidifier les échanges de données et améliorer la communication entre systèmes, ce qui a permis une meilleure cohérence et une réduction des erreurs humaines dans le suivi des stocks et des commandes,
- Participer à l’optimisation des processus logistiques, apportant une valeur ajoutée concrète aux opérations internes de Renault.
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