Jerome Boltz

Création d’une application de gestion et d’unification des acquisitions organiques des bureaux et usines pour Schneider Electric. Gestion des habilitations électrique et SST dans les différents bâtiments, gestion Open Office. Traçabilité et historisation de l’ensemble des données du système.

Front :

SPA Angular, offline support (ngsw)

RxJS 6

Cartographie interactive Leaflet & MapTiler

API :

NodeJS, Express

GraphQL Apollo v1

LDAP Data processing

Historisation et traçabilité des données MongoDB

Engine :

Gestion des différentes routines quotidiennes

Batch & Traitement des mises à jour et différentiels

Remonté d’alertes et reportings

Test & CI : Mocha, chai, sinon, CircleCI, Sonarqube

Développeur Fullstack & Scrum Master — Éditeur de logiciel

Au sein d'une équipe agile Scrum de 15 personnes, le rôle de développeur fullstack s'est accompagné de la fonction de Scrum Master à partir de fin 2015. Ce double positionnement a permis d'allier contribution technique et animation d'équipe, tout en assurant des formations clients en Angleterre et en Allemagne ainsi que la réalisation de POC pour des clients pour la partie consulting de Bearing Point.

Frontend — Développement et maintien d'une Single Page Application AngularJS, avec intégration de visualisations de données avancées (D3.js, Plotly, nvd3), d'une cartographie interactive via Leaflet (clusters, heatmaps dynamiques) et d'un affichage performant de grandes volumétries en lazy loading. Migration de Bootstrap vers Angular Material et compatibilité IE9 assurée dans un contexte Big Data.

Backend & API — Refactorisation de l'API existante en architecture stateless, mise en place de middlewares Express personnalisés, d'un reverse proxy d'authentification et d'une communication inter-nœuds master/slave via ZeroMQ. Développement d'un parser CSV optimisé par streams et d'un système de gestion de jobs et notebooks (Jupyter, Zeppelin), avec MongoDB comme socle NoSQL.

Data & Algorithmique — Intégration d'algorithmes Scikit-learn et optimisation d'algorithmes propriétaires en Scala Spark, avec intégration dans la solution globale.

CI/CD & Environnement — Modernisation de l'outillage de développement via migration du build JavaScript vers Gulp, standardisation de l'environnement avec une distribution Python Miniconda, et mise en place d'une chaîne d'intégration continue complète (Jenkins, Docker, Ansible, webhooks Slack) incluant tests unitaires, fonctionnels et couverture de code.