Azziz Anghour

(Crédit Agricole Group Infrastructure Platform)

Mission : Co-construction d'offres Streaming Kafka as a Service et Topic as a Service

• Construction de +40 clusters Apache Kafka avec l'écosystème Confluent :

• Provisionning des VMs,

• Installation de l'écosystème Confluent Kafka,

• Installation d'outils de Monitoring : Prometheus, Grafana et Alertmanager

• Développement/déploiement d'une API REST permettant l'administration des ressources Kafka

• Déploiement de Kafka Cruise Control sur l'ensemble des clusters.

• Déploiement de la solution Conduktor.

• Gestion du Run/Astreintes Kafka sur +40 clusters

• Accompagnement Confluent via PS, ateliers et point hebdo

• Accompagnement Conduktor via des ateliers

• Migration des clusters kafka d'une plate-forme centos à une plate-forme Ubuntu

• Upgrade des versions des clusters kafka

• Migration des clusters kafka d'une plate-forme sur deux data center à une nouvelle plate forme sur trois data center

Stack Confluent Kafka, KConnect, KStream, KSQL, Schema Registry, Conduktor & Cruise Control DevOps/GitOps: Ansible, K8S, Docker, GitLab, Jenkins, ArgoCD, Helm, Kluctl, Kustomize, JFrog / Artifactory ; Infra: Openstack ; Langages: Python 3.10, Groovy, Shell Monitoring: Prometheus, Grafana, Alertmanager, Sensu Gestion de projets / Run : Jira, Scrum, Service Now

Mission : Architecture, Industrialisation et RUN des projets Data Science (Pricing, Churn rate, segmentation, oppor- tunités Marketing)

• Automatisation de la validation des données (qualité, disponibilité et fraîcheur des données)

• Optimisation et / ou réécriture du code livré par les data scientists (Memory profiling, logging, scala- bility, settings, etc.)

• Mise en place et automatisation des pipelines de CT (Continuous Training) des modèles ML

• Déploiement et monitoring des performances des modèles ML

• Conception et développement des APIs Rest permettant d'exposer les modèles ML et / ou les don- nées optimisées

• Sécurisation des applications (TLS et Kerberos, SSO, JWT)

• Mise en place des pipelines de CI/CD pour les API

• Test, intégration, recette et mise en production

• Monitoring des applications en production

• Migration de l'ensemble des projets de AWS vers Microsoft Azure

• Définition / Rédaction des procédures d'exploitation et documents d'architecture

Stack Cluster Big data (Distribution Hadoop Cloudera) ; CDH, CDSW, Cloudera Manager ; Apache Spark, Apache Sentry, Hue, Hive / Impala, HDFS, Hbase, Python, Django Rest Framework, Pandas Plotly Dash, Streamlit, Scikit-Learn, Jira, Confluence, Git / GitLab, Docker / Docker Swarm / Docker Compose, Jenkins, Nexsus, Portainer, XLDeploy, Swagger, Kerberos, ELK, Filebeat, Dynatrace, API

Dans le cadre du processus de KYC du Projet Visale :

• Collecte des données (identité, justificatifs, informations complémentaires) autour du demandeur et codemandeur d'un visa de cautionnement Visale

• Stockage des différents documents bruts sur Azure Data Lake Storage

• Mise en place d'un système de messagerie cloud Azure service Bus pour connecter les différents com- posants de l'application

• Évolutions et corrections des bugs du framework de développement interne

• Contrôle et vérification des documents d'identité et les justificatifs via la solution SaaS de Jouve

• Lancement du calcul du score de KYC via l'intégration d'une matrice de confirmité et l'interrogation d'autres bases tiers

Stack Java 1.8 JEE, Spring (Boot, Data, Batch), Azure (Service Bus, Storage), Jira, JPA, SVN, Eclipse, Maven, SQL Server