About Aymeric
Senior Backend Python orienté produit, expert en architectures asynchrones (RabbitMQ) et optimisation PostgreSQL, avec forte sensibilité DevOps GCP/Kubernetes pour garantir performance, résilience et scalabilité.
Expert des architectures asynchrones (RabbitMQ) et de l’optimisation PostgreSQL sous charge, avec une forte sensibilité DevOps (GCP / Kubernetes / Terraform), je transforme des systèmes fragiles en plateformes résilientes et observables.
Mon expertise couvre :
- Conception et évolution d’APIs backend (Flask) à forte contrainte de trafic
- Fiabilisation de workflows distribués (DLQ, retry, idempotence, contracts)
- Optimisation PostgreSQL sur requêtes critiques
- Mise en place de stratégies de reliability (tests, load, SLO)
- Structuration d’environnements GKE & Kubernetes
- Infrastructure as Code via Terraform
- Observabilité avancée (Prometheus, Grafana, alerting structuré)
- Migration et sécurisation de données volumétriques
- Automatisation SQL & Python en environnements grands comptes
Mon expérience couvre :
- Scale-up SaaS en hypercroissance (x20 volumétrie)
- Environnements bancaires / crédit / assurance
- Contextes ESN et ETI à forte exigence de robustesse
Ils m’ont fait confiance : Monk.ai, BNP PF, MACIF, Natixis.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- Monk.aiDéveloppeur Backend & DevOpsAUTOMOBILEMay 2022 - March 2025 (2 years and 10 months)Paris, France- Développé et maintenu un backend d’inspection de carrosseries par ML pour la reprise de véhicules d’occasion, avec API et traitements asynchrones.- Orchestré des inférences ML multi-étapes et des fonctionnalités métier via workers RabbitMQ (messages à consommation unique).- Fiabilisé la chaîne de traitement asynchrone avec exchanges et DLQ (gestion des erreurs, reprises, stabilité en production).- Conçu une fonctionnalité de génération de rapports PDF à la demande via l’API, basée sur templates Jinja et mise à la charte graphique des clients.- Implémenté un module de pricing à partir des dégâts détectés (arbre de décision combinant type de dégât, taille, pièce, charges et prix horaire) pour estimer le coût de remise à neuf.- Optimisé PostgreSQL (indexation, refonte de requêtes et du modèle), avec réduction des temps de réponse sur requêtes critiques.- Refactoré une table d’inférences “fourre-tout” en plusieurs tables alignées sur la logique métier, afin de réduire la redondance et améliorer la maintenabilité.- Fait évoluer une procédure qualité existante (organisation, revues, pratiques de delivery) et encadré deux développeurs juniors.- Exploité et fait évoluer l’infrastructure sur GCP (GKE, Cloud SQL) pour accompagner la montée en charge du produit.- Administré les objets Kubernetes nécessaires au run (deployments, HPA, ingress, secrets, configmaps, namespaces).- Mis en place un scaling applicatif avec KEDA sur RabbitMQ (queue length et rate) pour absorber les pics et stabiliser les workers.- Amélioré la robustesse des traitements asynchrones, avec réduction d’environ 1 000 messages/jour en DLQ à presque 0.- Accompagné la montée en charge métier, d’environ 100 à ~2 000 véhicules inspectés par jour.- Contribué à l’infrastructure as code via Terraform sur le périmètre plateforme (GKE, Cloud SQL et composants associés).
- NoveaneConsultant technique confirméBANKING AND INSURANCEApril 2019 - March 2022 (2 years and 11 months)Puteaux, FranceClients : BNP Paribas Personal Finance, Macif (également Natixis, AGIRC-ARCO)- Administré et maintenu en conditions opérationnelles CA PPM (Clarity), avec développements d’évolutions et implémentation de règles métier.-BNP Paribas PF (18 mois, env. 3 000 utilisateurs): migré une instance Clarity vers une autre pour l’IT France, via scripts SQL et Python, en sécurisant la reprise de données.-BNP Paribas PF: construit un socle de reporting (vues matérialisées) et livré des rapports BI pour le contrôle des projets et le suivi des résultats (JasperReports, Power BI).-Macif: automatisé l’ingestion quotidienne des données RH de congés vers Clarity via script VBA.- Développé des automatisations et règles métier spécifiques Clarity en JellyScript, en lien direct avec les besoins fonctionnels.
- CDRIDéveloppeurEDUCATION AND E-LEARNINGJuly 2018 - February 2019 (7 months)Tbilisi, Georgia- Développé un générateur de forum et un site d’information en Flask.- Implémenté l’authentification, la base de données et les principales fonctionnalités applicatives.- Assuré le déploiement et l’intégration front-end (Bootstrap), avec livraisons incrémentales.
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