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Quentin SonnefraudQS

Quentin Sonnefraud

Ingénieur Logiciel | AWS, Kubernetes, GCP, Golang

€450/day
4 projects
Melun, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Quentin

Ingénieur en informatique et Site Reliability Engineer avec une expertise couvrant le déve-
loppement backend, les infrastructures cloud et les systèmes embarqués. Compétent dans la
conception de cadres d’automatisation, de solutions de supervision résilientes et de services
haute performance, ainsi que dans le développement bas-niveau pour systèmes sensibles au
matériel. Expérimenté dans les environnements multi-cloud, la conteneurisation et l’automa-
tisation CI/CD. Habile à relier ingénierie logicielle et ingénierie informatique, à résoudre des
problèmes complexes allant des systèmes embarqués aux services distribués à grande échelle, et à renforcer la fiabilité et l’efficacité.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Native or bilingual

Remote only
Primarily works remotely

Experience

  • Platform.sh
    Senior Site Reliability Engineer
    TECH
    January 2022 - Today (4 years and 4 months)
    France
    • Développement d’interfaces en Golang pour automatiser les opérations cloud, y compris les pipelines de déploiement et la provision d’infrastructure.
    • Gestion de parcs de serveurs à grande échelle pour Adobe et Platform.sh, optimisation des performances et réduction des temps d’arrêt.
    • Création d’un cadre d’alerte évolutif intégré à Slack et OpsGenie, réduisant la fatigue d’alertes et améliorant la réponse aux incidents.
    • Développement d’outils de supervision avec Golang, Clickhouse, Grafana et Prometheus pour la surveillance en temps réel et la visualisation des métriques.
    • Migration des charges de travail vers Kubernetes, permettant l’auto-scaling, une meilleure fiabilité et la réduction des coûts opérationnels grâce au déplacement des charges critiques vers l’architecture ARM.
    • Optimisation des coûts cloud et de l’utilisation des ressources dans des environnements multi-cloud.
    • Mise en place de pipelines CI/CD avancés, tests automatisés et workflows de réponse aux incidents.
    • Conception et mise en œuvre d’un système d’atténuation multi-couche aux couches 4 et 7, protégeant les endpoints SSH et HTTP/HTTPS avec limitation de débit, identification automatisée des attaques et défenses anti-DDoS.
    Google cloud AWS Golang Rust Kubernetes
  • Fasterize
    Ingénieur informatique
    TECH
    October 2020 - February 2022 (1 year and 4 months)
    Paris, France
    • Optimisation de l’infrastructure et des services, amélioration des performances et de la fiabilité grâce à l’automatisation.
    • Migration des charges de travail vers AWS et Kubernetes, permettant des opérations évolutives et résilientes.
    • Mise en place de Service Level Objectives (SLO) pour mesurer et renforcer la fiabilité des systèmes.
    • Renforcement de l’observabilité avec métriques, tableaux de bord et alertes, réduisant les temps de réponse aux incidents.
    • Mise en place de l’auto-scaling pour gérer 10k requêtes/sec, améliorant la disponibilité et l’efficacité.
    • Pilotage des initiatives de fiabilité, réduisant la fréquence des incidents et augmentant la stabilité des systèmes.
    Kubernetes AWS Node.js Terraform GO
  • Électricité de France
    Ingénieur informatique – FPGA & systèmes embarqués
    ENERGY AND UTILITIES
    December 2018 - September 2020 (1 year and 9 months)
    Paris, France
    • Conception de systèmes d’acquisition de données sur FPGA pour enregistrer en temps réel des tests de résistance sur matériaux nucléaires.
    • Mise en place de chaînes de traitement du signal temps réel pour des expérimentations sur machine de traction grâce à C, Rust et RTOS.
    • Développement d’algorithmes de vision par ordinateur pour détecter en temps réel les déformations des matériaux via des caméras haute vitesse.
    • Collaboration avec des spécialistes matériaux pour analyser le comportement de rupture via la fusion de capteurs et la télémétrie en temps réel.
    • Optimisation des firmwares embarqués et des drivers bas-niveau pour garantir des performances déterministes et une haute fiabilité.
    • Mise en place de flux de données pour la télémétrie FPGA et microcontrôleurs, intégrant les données des capteurs pour l’analyse et la modélisation prédictive.
    Rust FPGA RTOS C Systèmes embarqués

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Education

  • Master of Science - MsC, Advanced Computer Science ( Computational Intelligence )
    University of Kent
    2020
    Master of Science - MsC, Advanced Computer Science ( Computational Intelligence )
  • Ingénieur en électronique
    Conservatoire National des Arts et Métiers

Skill set

Categories