Ayoub Hafidi Alaoui

Architecture distribuée orientée streaming, basée sur Apache Flink et Spring Boot.

Base de données orientée graphe Neo4j, l’une des plus importantes en France, avec plus d’un milliard de nœuds.

Équipe pluridisciplinaire de 40 personnes.

Gestion de projet avec la méthode Kanban, favorisant l’agilité et l’amélioration continue.

Mission chez crédit agricole technologie services.

Mission de migration d'infrastructure vers argo cd.

Mise en place des pipelines ansible pour le déploiement automatique sur plusieurs VM.

Développement d'un proxy d'auto-authentification pour le portail collaborateur.

Passage à Java 21 et à Spring boot 3 sur tous les projets.

Suivre le planning et assurer les bon choix techniques.

Développement d'une nouvelle librairie de signature des documents clients.

Refonte d'un projet d'assurance des empreinteurs.

Concevoir et Développement d'une API sécurisée avec Java(version 17) spring-boot(version 2.7.5)/Spring cloud (Eureka/Config server/ Gateway). Réalisations des tests unitaires/intégrations à l’aide de Junit et mockito. Utilisation du Framework Angular pour consommer l'API. Migration Cloud(GCP), création des helms charts pour tous les services, utilisation de GKE(google kubernetes engine) pour orchestrer les différents conteneurs, migration de kafka, zipkin vers la platform GCP.

Utilisation de Kafka en mode Kraft sans le zookeper. Remplacer la stack Spring cloud par les objets de kubernetes (eureka --> services de kubernetes, config server --> configmaps, déploiements pour les microservices et statefulset pour kafka). Ajouter un cache distribué à l'aide de infinispan et des patterns de circuit breaker à l'aide de Resilience4j pour ajouter de la résilience surtout au niveau des services qui communiquent de manière synchrone. Concevoir l'architecture des pipelines pour copier les images docker, déployer, tester, lister et rollback les releases de nos helm charts. Appliquer le plan de backup des volumes de kafka à l’aide de Terraform. Optimisation des pipelines (build/test/deploy/sécurité/non régression), migration des briques techniques dépréciées. Réalisation des tests de benchmark avec l'outil Gatling (stress tests) pour toute version Majeure. Développement d'un modèle de machine learning (LLM) pour vérifier la correspondance entre le nom renseigné et le vrai nom lors d'un virement SEPA.