About Atmane
Platform Engineer & Python Developer — 7 ans d'expérience sur des environnements critiques.
Je construis les plateformes qui permettent à vos équipes de livrer vite, bien et en toute sécurité : industrialisation CI/CD, standardisation des projets Python, orchestration Kubernetes, APIs FastAPI production-ready.
Chez Michelin, j'ai industrialisé la plateforme R&D et supprimé les frictions de déploiement pour plusieurs équipes de recherche. Chez Flowbird, j'ai fiabilisé un système embarqué supportant des millions de transactions quotidiennes sur le réseau RATP.
Mon terrain : les projets où fiabilité, sécurité et vitesse de livraison ne sont pas négociables.
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Can work on-site
Paris (up to 50km), Clermont-Ferrand (up to 50km), Toulouse (up to 50km), Lyon (up to 50km), Marseille (up to 50km)
Experience
- MichelinPlateforme Engineer/DevopsAUTOMOBILEApril 2023 - Today (3 years and 2 months)Clermont-Ferrand, FranceMission : Industrialisation de la plateforme R&D et accélération du Time-to-Market.Situation : Les projets de recherche étaient ralentis par l'absence de standards logiciels et des processus de déploiement manuels, créant des frictions entre la conception et la mise en production.Actions :
- Standardisation (Golden Paths) : Conception de Starter Kits Python (Templates Cookiecutter) pour automatiser la structure des projets et garantir un démarrage normé dès le premier jour.
- Industrialisation CI/CD : Architecture de pipelines GitLab CI (multi-projets, triggers) intégrant la conformité logicielle : scans de sécurité et analyse de qualité via SonarQube.
- Développement & Cloud Native : Conception d’APIs sous FastAPI et orchestration d’environnements conteneurisés via Docker et Kubernetes.
Résultats & Impact :- Autonomie : Mise en place d'une Plateforme self-service adoptée par plusieurs équipes, éliminant la dépendance à l'équipe infra pour chaque nouveau projet.
- Qualité : Automatisation systématique des contrôles de sécurité et de conformité sur chaque nouveau projet.
- Productivité : Réduction significative du temps de setup projet, représentant une économie de plusieurs ETP à l’échelle du département.
- FlowbirdPython DeveloperTRANSPORTATIONSeptember 2021 - March 2023 (1 year and 6 months)25000 Besançon, FranceMission : Développement et fiabilisation des briques logicielles critiques du nouveau système billettique parisien (IDFM).Situation : Au sein de Flowbird pour le compte de Comutitres, l'enjeu était de concevoir un système embarqué ultra-robuste capable de gérer les flux de données de millions d'usagers quotidiens sur le réseau RATP.Actions :
- Développement Backend (Python/Flask) : Conception d'applications haute disponibilité pour terminaux billettiques en environnement contraint.
- IoT & Supervision : Mise en œuvre des protocoles MQTT (résilience des échanges) et SNMP (monitoring du parc matériel).
- Expertise Linux Embarqué : Fine-tuning système sous Debian et résolution de bugs de latence complexes pour garantir un service 24/7.
- Industrialisation : Automatisation de la qualité via Jenkins (tests unitaires/intégration) et conteneurisation des services avec Docker Compose.
Résultats & Impact :- Fiabilité : Réduction drastique du taux d'incidents logiciels sur les automates et valideurs en production.
- Modernisation : Migration réussie vers le nouveau standard de billettique d'Île-de-France, facilitant la maintenance du parc.
- Échelle : Déploiement d'une solution stable supportant des volumes de transactions massifs à l'échelle d'une métropole mondiale.
- Assystem,Ingénieur NLP / DataENERGY AND UTILITIESJanuary 2020 - July 2020 (6 months)Paris, FranceMission : Conception d'un POC R&D pour la rétro-ingénierie et la digitalisation des projets de démantèlement.Situation : Dans le cadre du démantèlement d'installations complexes, l'historique technique est souvent dispersé dans des décennies d'archives non structurées. L'objectif était de reconstruire intelligemment ces données pour les rendre exploitables.Actions :
- Extraction de données (OCR) : Mise en place d'une chaîne de traitement pour numériser et convertir les archives papier en flux de données textuelles.
- Analyse de données (NLP) : Utilisation de Spacy et du Topic Modeling pour identifier les événements techniques, les dates clés et les interventions majeures dans les documents.
- Structuration & Stockage : Modélisation d'une base de données MongoDB adaptée à l'indexation de contenus hétérogènes.
- Analyse Temporelle : Développement d'algorithmes pour corréler les informations extraites et reconstituer un historique cohérent.
Résultats & Impact :- Reconstitution du cycle de vie : Création d'une Timeline historique automatisée, permettant de retracer l'évolution de l'installation et des interventions passées.
- Aide à la décision : Transformation d'archives "mortes" en un outil de recherche chronologique pour les ingénieurs en charge du démantèlement.
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