About Wajdi
Ingénieur DevOps & Architecture Data/Cloud avec 12 ans d'expérience dans la conception,
l'implémentation et l'optimisation d'infrastructures cloud robustes et hautement disponibles.
Spécialisé dans la gestion des données sur le Cloud, cycle de vie des applications (CI/CD) et la migration vers des architectures modernes.
Solide expertise sur Google Cloud Platform, avec une maîtrise des pratiques Infrastructure as Code (IaC) (Terraform, Ansible).
Je peux vous accompagner si vous :
- Lancez un nouveau projet dans le cloud
- Migrez des applications existantes vers le cloud
- Cherchez à renforcer la stabilité/fiabilité de vos applications cloud-based
J'accompagne mes clients dans la structuration/exploitation de leurs données dans le cloud (GCP, AWS etc.) avec deux objectifs: maximiser la fiabilité des infrastructures et optimiser les coûts opérationnels tout en respectant les directives fonctionnelles (business requirements).
+10 ans d'expérience durant lesquels j'ai pu accompagner +20 clients (Grands groupes, Startups & PME) dans l'implémentation de leurs plateformes de données sur le Cloud et la migration de leurs workloads vers le cloud: Bases de données, APIs, Applications web etc.
Concrètement, mon expertise vous sera utile si :
➡️ vous cherchez à tirer profit des plateforme cloud GCP/AWS à moindre coûts,
➡️ vous migrez vers le cloud et vous souhaitez partir sur des bonnes bases,
➡️ vous souhaitez réorganiser votre base de code,
➡️ vous souhaitez simplifier/standardiser votre stack technologique,
➡️ vous souhaitez coacher vos développeurs sur les bonnes pratiques de code et de sécurité.
Spécialisation
Architecture, Platform Engineering, Cloud, Data, Microservices, Gitflow, CICD, revue de code et coaching des développeurs.
Outils/technologies/plateformes:
GCP AWS Gitlab Github Terraform Ansible Python SQL Docker Kubernetes Bigquery Snowflake
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km), Marseille (up to 50km), Clermont-Ferrand (up to 50km), Nantes (up to 50km), Lyon (up to 50km)
Experience
- RenaultLead Cloud DevOps & MLOPSAUTOMOBILEJanuary 2022 - Today (4 years and 6 months)Boulogne-Billancourt, FranceEn tant qu’Agentic AI Architect & DevOps, je conçois, industrialise et sécurise des plateformes cloud permettant de déployer des applications data, IA et systèmes agentiques sur Google Cloud Platform. J’interviens sur l’ensemble du cycle de vie : architecture, automatisation CI/CD, infrastructure as code, observabilité, sécurité et accompagnement des équipes de développement.
- Concevoir l’architecture technique et les chaînes d’industrialisation nécessaires au déploiement d’applications IA et de services agentiques dans des environnements cloud sécurisés et scalables.
- Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab CI et Cloud Build, couvrant les phases de validation, tests, build, déploiement et promotion entre environnements.
- Automatiser les contrôles de qualité du code Python et Terraform avec pylint, mypy, black, terraform fmt, ainsi que les outils de validation et de sécurité intégrés aux pipelines.
- Exécuter et industrialiser les tests unitaires, fonctionnels et d’intégration afin de réduire les risques de régression et de fiabiliser les mises en production.
- Construire des images Docker avec Kaniko et générer les artefacts d’exécution nécessaires au déploiement des services : configurations, binaires et manifestes.
- Effectuer les revues de code, approuver les pull requests et promouvoir les bonnes pratiques de développement : séparation des responsabilités, couverture de tests, maintenabilité et lisibilité du code.
- Refactorer les composants techniques afin d’améliorer leur modularité, leur robustesse et leur capacité d’évolution.
- Accompagner les développeurs dans l’adoption des pratiques DevOps, GitOps et Infrastructure as Code, notamment pour l’industrialisation des services IA.
- Autobiz (Groupe Stellantis)Architecte Data & AI Platform (GCP)AUTOMOBILEApril 2022 - December 2024 (2 years and 9 months)Courbevoie, FranceDans le cadre de la transformation cloud de l’entreprise, j’ai conçu et industrialisé une plateforme data sur GCP destinée à héberger des workloads analytiques, IA et services agentiques. L’objectif était de fournir une fondation cloud sécurisée, scalable et observable, permettant d’intégrer les données internes, d’orchestrer les traitements et de préparer le déploiement de solutions d’IA générative et d’agents intelligents.La mission couvrait également :
- Préparer l’architecture de données nécessaire à l’alimentation de systèmes IA et d’agents conversationnels ou opérationnels.
- Concevoir des patterns d’accès sécurisés aux données pour les applications IA : contrôle d’accès, gestion des identités, segmentation réseau et traçabilité.
- Mettre en place des mécanismes d’orchestration et de monitoring réutilisables pour les traitements data et les futurs workflows agentiques.
- Définir des standards CI/CD et GitOps permettant d’industrialiser le déploiement de composants data, microservices et applications IA.
- Mettre en œuvre les fondations d’observabilité nécessaires au suivi des performances, des erreurs, des coûts et de la disponibilité des workloads IA.
- SERVIER MONDELead Data EngineerPHARMACEUTICALS INDUSTRYOctober 2020 - March 2022 (1 year and 6 months)Paris, France2 projets :Outil de création de pipelines d'ETL (Python, Apache Beam & Dataflow) pour des données médicales.Design, build & deploy d’un environnement d’analyse de donnéesPROJET 1Design, build & deploy d’un environnement d’analyse de données sur la platform cloud du groupe pour la centralisation du traitement des études cliniques :➔ Stockage high availability des datasets (GCS)➔ Mise en place d’un système de data catalogue (Fast API)➔ Gestion de permissions et d’autorisations➔ IaaC pour la gestion des ressources (Buckets GCS, Service Accounts, GKE, Datasets BigQuery) avec TerraformPROJET 2Sur la Data Platform du groupe (Google Cloud Platform) :➔ Implémentation des pipelines d'ETL (Python, Apache Beam & Dataflow) pour des données médicales issues des bases de données externes.➔ Création de graphe (Neo4j) liant différents éléments récupérés grâce aux pipelines ETL (traitements, publications scientifiques, maladies, gènes etc.)➔ Mise en place des pipelines de CICD (Cloudbuild)➔ Automatisation / Scheduling des jobs d'ingestion et d'ETL (Argo Workflow)➔ Maintenance des bases de données (ElasticSearch et Neo4j déployées sur Kubernetes)➔ IaaC pour la gestion des ressources (Buckets GCS, Service Accounts, GKE, Datasets BigQuery) avec Terraform
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