Medhi Redjem

Migration des applications et des bases de données de l'équipe déployées sur AWS vers un cluster Kubernetes GCP. Création des namespaces applicatifs, des descripteurs Kubernetes ainsi que des secrets stockant la configuration. Création des Github Actions permettant de publier les images Docker dans l'Artifact Registry.

Mise à jour des applications backend et frontend afin de permettre l'intégration de Datadog. Récupération des logs et des traces applicatives et activation du RUM (Real User Monitoring) sur les applications frontend afin de faciliter la gestion du support grâce au Session Replay.

Définition des bonnes pratiques Git au sein de l'équipe et intégration de semantic-release afin de permettre le trunk based developpement et accélerer le rythme de livraison des features en production.

Collaboration avec les intégrateurs email pour définir les besoins Data pour les différentes campagnes marketing email. Développement d'une application réactive en Java afin de récupérer les contenus adéquats en fonction du use case (conseils produit, panier abandonné et abandon de navigation).

Conception et développement en nodejs d'un outil en ligne de commande permettant d'automatiser les opérations de traduction, de minification et de déploiement jusque là manuelles des intégrateurs SalesForce. Automatisation du déploiement des messages, des créations des DataExtension, des générations de preview, des mises à jour des triggers, ...

Conception et développement en Java d'une application modulaire permettant d'envoyer des communications email à l'occasion de l'anniversaire de clients pour leur proposer une carte cadeau.

Accompagnement de l'équipe de développement sur des problématiques techniques diverses (k8s, git, ...).

Intervention en régie au sein du produit Instala, outil interne Leroy Merlin de monitoring des chantiers de pose chez les particuliers.

Participation aux rituels agiles de l'équipe : daily, rétrospective, mob programming. Conception et réalisation des US métiers en vue d'ajouter de nouvelles fonctionnalités à l'outil et d'en étendre l'usage à de nouveaux partenaires de pose et de nouvelles BUs.

Développements côté back avec SpringBoot sur une architecture micro-services déployée sur GKE. Utilisation de Postgres et Mongo comme bases de données. Communication entre les composants via Kafka.

Développement côté front sur une IHM full React et Typescript. Création des composants, mise en place du style et ajout des tests unitaires. Conseils sur l'architecture et le déploiement d'applications orientées streaming avec Kafka. Modélisation des données en Avro.

Développement de briques utilisant Kafka Streams afin de permettre l'intégration des commandes de pose dans l'outil. Amélioration de la fonctionnalité de recherche de commandes via un template d'index Elasticsearch.

Implémentation de la recherche full text sur des noms et prénoms ainsi que des numéros de téléphone internationaux, prise en compte des préférences utilisateur dans le calcul du scoring (magasin de rattachement, statut des commandes).

Conception et réalisation d'applicatifs permettant d'exporter le contenu de bases de données Postgres et Mongo vers BigQuery et générer automatiquement les schémas Avro pour chacune des tables et collections. Exploitation des données sur DataStudio afin de calculer les OKR du produit (Objective Key Result).

Environnement technique : Java 11, React, Typescript, Postgres, Mongo, Kubernetes, Terraform, Kafka, Elasticsearch, Datadog, DataStudio, GCP

Intervention en régie à OuiSNCF au sein de l'équipe BigData en charge de centraliser les logs applicatifs.

Conception et architecture d'une nouvelle plateforme permettant de récolter les logs générés par les équipes applicatives et les services tiers. Indexation des logs au sein d'un cluster Elasticsearch afin de permettre le requêtage par les clients via l'interface Kibana.

Automatisation du déploiement des composants de la plateforme avec Ansible. Déploiement des services avec Docker. Auto enregistrement des services auprès d'un cluster Consul. Ajout de tests d'intégration avec Vagrant et Ansible.

Mise en place du monitoring sur les containers Docker avec Telegraf. Remontée des métriques d'Elasticsearch, Nifi et Kafka sur InfluxDB et visualisation avec Grafana. Remontée des logs avec Filebeat au sein d'un cluster Elasticsearch.

Environnement technique : Java, Python, Go, Elasticsearch, Kafka, Nifi, Flume, Consul, Ansible, Docker