About Anouar
Développeur Senior | Java · Spring Boot · Architecture Cloud-Native
A l'aide de claude code, j'emploie une méthodologie Spec Driven Développent SDD basé sur nwave.ai.
J'accompagne mes clients dans la conception, la refonte et le déploiement d'applications robustes et évolutives — du cadrage à la mise en production, avec un haut niveau d'exigence sur la qualité et la performance.
⚙️ Développement Java · Spring Boot · Node.js · Rust (en cours)
🧱 Architecture Microservices · DDD · Event Sourcing · CQRS · Kafka · MongoDB Audit et refonte d'applications Legacy.
☁️ DevOps & Cloud Kubernetes · Terraform · Docker · Helm · ArgoCD · GitLab CI · Jenkins
📊 Data & Performance Kafka Streams · Spark · Scala · SQL — traitement temps réel & optimisation à fort trafic.
🧑💻 Missions récentes
🏦 Crédit Agricole CIB
Refonte microservices d'une application de titrisation
Java 21, Spring Boot, Kafka, K8s, React.js
🛡️ MAIF
Technical Lead — Microservice & API métier
Java, Spring Boot, Kafka, K8s, React.js
🌍 Allianz Trade
API REST publique sur système Legacy
AWS Lambda, Node.js, Elasticsearch, Terraform
🧭 Un projet ? Échangeons. Je suis disponible pour vos enjeux techniques et stratégiques. 🚀
French
Native or bilingual
English
Fluent
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- Crédit Agricole-CIBTech Lead java | microservices | kafkaBANKING AND INSURANCEOctober 2023 - Today (2 years and 8 months)Paris, FranceDéveloppement d’une application de titrisation (securitization)Contexte : Application Legacy monolithe, un business de titrisation géré à l'aide de feuilles Excel et des échanges de fichier avec les clients, opportunité business identifiée.Pilotage technique
- Mise en place et accompagnement d'une méthodologie SDD basée sur BMAD
- Analyse et découpage du domaine métier bounding contexts selon les patterns DDD
- Développement Moteur d'un moteur de calculs des flux financiers et des triggers, controls et indicateurs
- Mise en place des patterns : outbox pattern, pattern tactiques
- Pilotage du développement d’un MVP (Java / Spring Boot / kafka)
- Architecture hexagonale / clean architecture
- Développement d’un front-end en reactJS / redux
- Assurer le run de l’application, monitoring, gestion de l’environnement de production
- Accompagnement et formations des développeurs et des Business Analyst sur la rédaction du User stories
- Sensibilisation sur les Tests unitaires et les pratiques BDD (Cucumber, Gherkin)
Architecture microservices / Event Driven- Je veille sur le respect les principes de l'architecture hexagonale / clean architecture / SOLID
- J'ai défini la stratégie de messaging entre micro-services; event driven en mode chorégraphie via des topic Kafka
- Mise en place du Outbox pattern pour la double écriture mongo/kafka
- Je mets en place la stack technique de monitoring : je remonte les métriques nécessaire au suivi de l'application en prod à m'aide de micrometer, prometheus, création des dashboard (Grafana)
Devops- J'ai mis en place la pipeline de Ci/Cd sur Gitlab /
- pattern Gitops avec ArgoCD
- J'ai écrit l'infra kubernetes en Helm des différents environnements sur Kubernetes, docker, helm, Vault, kaniko, terraform, AWS EKS
=> application moderne scalable, gestion des Deals plus fluide=> ca a permis à mon client d'accepter plus de Deals complexes - BpifranceTech Lead Java | microservices | kafkaPUBLIC SECTOROctober 2022 - September 2023 (11 months)Risques de contrepartie : Calculer le Statut de Performance des tiers en temps réel via des évènements déclencheursArchitecture micro services / Event Driven▪ Constitution de l'équipe de Développement▪ Découpage des Bounded Context en suivant ddd patterns▪ Développement des micro-services en architecture hexagonale▪ Communication en event driven via des topic Kafka en mode chorégraphie / outbox pattern▪ Mise en place de l’observabilité : métrique micrometrer prometheus▪ Spring boot / Java / spring cloud / kafka/ kubernetes / mongoDb / micrometer / DatadogBig Data▪ Transition progressive d'un monolithe Legacy à une architecture micro services▪ Mise en place de kafka connect pour diffuser un stream à l'origine d'une base de données Legacy▪ Définition de topologies kafka streams sur confluent▪ Mise en place des jointure set des agrégations nécessaires pour calculer le status de performance d'un tiers▪ Développement de Jobs Glue pyspark / spark sql d'aggregation d'event▪ Data streamer : comparaison des data et la génération delta sous forme d’event▪ Déclenchement automatique des job Spark à la détection de fichiers Data : S3 events/ aws Lambda / step function ▪ Aws Glue / spark / python / pyspark / sparksqlPilotage technique▪ Cadrage et conception technique des sujets▪ Accompagnement des développeur et revue de code▪ Optimisation des coûts d'infrastructure▪ Maintenances mise place des NFRDEVOPS▪ Infrastructure As Code avec Terraform▪ Mise en place de CI/CD des micro-services Jenkins/ Flux cd▪ Création de l’infra des micro-services : AWS EKS, docker, kubernetes, HelmAgilité▪ Méthodologie SCRUM / SAFE▪ Pair programming▪ Revue de code et validation des Merge Request▪ Automatisation des tests via Jira Xray/ Gherkin / karaté DSL
- MAIFLead dev | Java | Spring boot | Micro services | Event drivenBANKING AND INSURANCEDecember 2019 - September 2022 (2 years and 10 months)Pilotage technique d’une Sqaud de 5 Développeurs, 1 PO, 2 BA et 1 testeur•Développement de Micro-Services internes à la MAIF•Mise en place d’une architecture event driven via Kafka•Développement micro frontend React / ReduxArchitecture Micro-Services
- Développement d’une api Rest en Java
- Développement d'un front end et BFF
- Mis en place d’une configuration centralisée Spring Cloud Config
- Mise en place de SSO via PingFederate
- Mise en place du MTLS avec les différents Composant, PostgresSQL, Kafka et PingFederate
Event Driven- Communication avec d’autres micro-services internes via des notifications Kafka
Pilotage technique- Architecture Applicative Hexagonale
- Accompagnement des développeurs
- Mise en place des pratiques Craft : Clean Code, TDD
- Validation des Pull Request
- Maintenance du parc Applicatif de la Sqaud
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- MACHINE LEARNING ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLESorbonne université2022Mettre en œuvre la science des données et l’apprentissage profond au service de l’intelligence artificielle . Module 1 : Outils de Mathématiques et d’informatique Module 2 : Apprentissage statistique supervisé Module 3 : Apprentissage non-supervisé et apprentissage profond Module 4 : Apprentissage profond et réseaux de neurones pour les images Module 5 : Réseaux de neurones pour le traitement du langage et environnement des données Module 6 : Cloud Computing et Big Data Module 7 : Applications (et déclinaisons par secteur d’activité) Module 8 : Projet Data
- Diplôme d'ingénieur en informatique et multimédiaInstitut supérieur d'informatique et multimédia2011