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Etienne PeiniauEP

Etienne Peiniau

Lead Dev Fullstack Java / React

€950/day
Paris 15e Arrondissement, FR
15+ years

Average response time: 1 hour

About Etienne

Développeur depuis maintenant plus de 15 années, je suis passé indépendant en 2015. Mes langages de prédilection sont Java (plus précisément les projets de la stack Spring) et Javascript (côté serveur avec le framework Node.js).

Je suis particulièrement intéressé par le stockage et les échanges de données dans les applications modernes. La bonne gouvernance des données ainsi que celle des échanges inter-applicatifs sont pour moi la clé de la réussite et de la valorisation d’un projet.

Les architectures microservices, la conteneurisation et l’orchestration de ces derniers sont aussi des domaines qui me passionnent et qui ont révolutionné notre manière de travailler ces dernières années tout en générant toujours plus de données et en multipliant les technologies de communication.

Je recherche à participer à des projets de type “data-driven” mettant en oeuvre des solutions de transfert et de stockage de données modernes (SQL, NoSQL, moteur de recherche, message broker, ... ) permettant de répondre de manière adéquate aux besoins des utilisateurs finaux.

En parallèle, j’aide aussi à organiser le Paris Scala User Group, meetup permettant aux utilisateurs de Scala de se réunir et de partager autour de ce langage et de la programmation fonctionnelle.

Seules mes dernières expériences significatives sont détaillées sur ce profil. Je vous invite à consulter mon profil LinkedIn si vous désirez lire l’intégralité de mes expériences.
  • English

    Fluent

  • French

    Native or bilingual

Can work on-site
Paris 15e Arrondissement (up to 50km), Paris (up to 15km)

Experience

  • Intermarché
    Tech lead fullstack pour Intermarché (Indépendant)
    RETAIL (LARGE RETAILERS)
    October 2018 - Today (7 years and 8 months)
    Paris, France
    Développement de webservices dans une architecture de type microservices en utilisant les technologies Spring Cloud Netflix (Eureka, Zuul, Hystrix, ...)
    Développement de fonctionnalités dans le backoffice de l’application en React, Typescript et Redux
    Gestion du déploiement des microservices dans des images Docker avec Kubernetes sur Google Cloud
    Utilisation du générateur JHipster pour accélérer la mise en place du projet et des bonnes pratiques
    Encadrement des profils moins expérimentés et revues de code

    --- Mission ---

    Intermarché - 4 mois : Développement de l’application mobile de jeux pour les cinquante ans de la marque

    ● Durée : 4 mois
    ● Taille équipe : 10 personnes
    ● Technologies principales : Java 8, Spring Cloud, JHipster, React, Typescript, Redux
    ● Données : Google Cloud SQL / MySQL
    ● Déploiement : Jenkins, Kubernetes et Google Cloud Platform
    Kubernetes Java Spring Cloud React.js redux Google cloud jhipster
  • Renault Digital
    Tech lead fullstack pour Renault Digital (Indépendant)
    AUTOMOBILE
    August 2017 - January 2018 (5 months)
    Boulogne-Billancourt, France
    Participation à la phase de cadrage, découpage en îlots fonctionnels aka microservices, définition de la stack technique et identification des interfaces du SI connexes
    Mise en place d’une solution de gestion d’identités et de permissions des utilisateurs : Keycloak
    Mise en place du modèle des microservices backend “réactif” avec Spring Webflux et Reactor
    Mise en place du modèle de frontend “réactif” avec Angular 4, Typescript et NgRx
    Recrutement de l’équipe technique pour le développement du premier microservice (frontend et backend)
    Amélioration de la qualité avec des revues de code systématiques
    Analyse des besoins en formation et mise en place de tutorats personnalisés
    Co-animation des cérémonies agiles pour la partie technique

    --- Mission ----

    Renault Digital : Développement de l’application de suivi d’utilisation des prototypes
    des véhicules Renault pour optimiser leurs coûts de fabrication

    ● Durée : 6 mois
    ● Taille équipe : 16 personnes
    ● Technologies principales : Java 8, Spring (Webflux), Reactor, Typescript, Angular 4, NgRx
    ● Données : PostgreSQL
    ● Déploiement : Gitlab CI
    Java Spring Webflux reactor Typescript Angular NgRx PostgreSQL Gitlab CI
  • SNCF
    Architecte backend de l'application mobile SNCF (Indépendant)
    TRANSPORTATION
    September 2015 - August 2017 (1 year and 11 months)
    Paris, France
    Qualification et développement des microservices backend en Java 8 et en Node.js avec MongoDB, ElasticSearch, Redis et RabbitMQ
    Gestion des déploiements, du monitoring et de l'infrastructure pour héberger les microservices sur AWS
    Ajout d’une infrastructure de collecte de logs ELK et mise en place du tracing entre microservices (corrélation)
    Migration des scripts de déploiement vers Ansible pour améliorer la fiabilité et la flexibilité dans une approche DevOps
    Mise en place des conteneurs pour faciliter le déploiement et la scalabilité des microservices avec Docker et ECS
    Création et mise en place de l'architecture Serverless du projet de prédiction des prochaines destinations des utilisateurs
    Remplacement de la solution de reporting basée sur InfluxDB par une solution Kinesis, EMR et Spark
    Optimisation des coûts de l’hébergement cloud sur AWS
    Animation de l'équipe backend
    Scrum master par intérim

    --- Missions ---

    SNCF : Développement du backend de l'application mobile SNCF (architecture type micro-services)

    ● Durée : 2 ans
    ● Taille équipe : 22 personnes
    ● Technologies principales : Java 8, Node.js 6
    ● Données : MongoDB, RabbitMQ, ElasticSearch, AWS Aurora
    ● Déploiement : Hébergement sur AWS, Cloudformation, Ansible

    SNCF : Projet de prédiction des prochaines destinations des utilisateurs

    ● Durée : 6 mois
    ● Taille équipe : 4 personnes
    ● Technologies principales : AWS Lambda en Java 8 et Node.js 4, AWS Datapipeline et AWS EMR pour les jobs Spark en Scala
    ● Données : AWS S3, AWS Kinesis (Firehose et Stream), ElasticSearch
    ● Déploiement : Serverless Framework et AWS Cloudformation
    ● Monitoring : AWS CloudWatch
    Amazon Web Services Java Node.js MongoDB Elasticsearch Serverless Spark RabbitMQ Redis

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4

Education

  • Deug MIAS, mention Très Bien
    Université de Versailles
    2005
  • Diplôme d’Ingénieur, Système d’informations et réseaux, Major de promotion
    ECE Paris
    2008

Skill set

Categories