Description

Architecte Logiciel et ingénieur DevOps depuis plus de 4 ans.

Rigoureux en terme de bonnes pratiques liées à la qualité de code, ainsi que l’application des méthodes agiles.

Mes domaines de compétences sont les suivants :

- Python, Typescript, PHP et Java pour les langages,

- Docker et Kubernetes pour l'orchestration,

- AWS, Azure pour le cloud

- Gitlab CI, Github Action, pour la CI/CD

- Zabbix, Grafana, Kibana pour le monitoring

- Postgresql, MySQL et MongoDB pour les databases.

Languages

Arabic
Native or bilingual
English
Fluent
French
Native or bilingual

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km)

L'OREAL GLOBAL BEAUTY TECH
Observability Elasticsearch Engineer
LUXURY GOODS
June 2025 - Today (1 year)
Saint-Ouen, France
• Administration et support ELK
• Administration et support Infra GCP.
• Mise en place de bridges technologiques pour acheminer correctement les
traces et logs des projets.
• Conduire les tests de charge CPU
• Définition du process de migration vers Confluent Kafka
Carrefour
Consultant DataOps / DevOps
RETAIL (SMALL BUSINESS)
June 2024 - June 2025 (1 year)
Massy, France
Au sein de l’équipe DataOps Analytics Factory au sein de Carrefour. Dans une équipe de 10 personnes (8 data scientists & 3 data engineers), la mission consistait à mettre à disposition des data scientists des outils de traitement de modèles en se basant sur les images envoyées par les caméras posées en dessus des caisses automatiques afin de détecter les cas de fraudes.

• Mise en place de l’architecture des clusters. (Un cluster K8S par magasin)
• Passage à l’échelle de 10 clusters déployés à 50 clusters.
• Administration et support ELK, Vector.dev, Prometheus.
• Installer / Configurer les serveurs des magasins via Gitlab-CI.
• Administration et support Infra GCP.
• Mise en place de bridges technologiques pour acheminer correctement les traces et logs des projets.
• Gestion des clusters Kafka.
• Optimisation des environnements d’héritage.
• Gestion & évolution de la chaine CI/CD.
• Maintient et évolution des configurations Kubernetes.
• Audits et tests de charge sur les clusters hérités.
• Maintient à jour la documentation du domaine.
• Mise en place des bonnes pratiques.
• Administration et support N3 GCP (création et MCO des Terraform et Ansibles).
• Développement GCP Cloud Run Functions.
• Accompagnement des équipes DEV et OPS pour la mise en production
• Rédaction des documents d'exploitation
Apache Kafka GCP Kubernetes
Netatmo - Legrand
Software/DevOps Engineer
TECH
November 2022 - Today (3 years and 7 months)
Boulogne-Billancourt, France
Dans une équipe de 5 personnes, construite de 3 Devs, 1 Lead et 1 SCRUM Master, j’ai eu à :

1/ Définir une nouvelle architecture logicielle pour le projet d'extraction de données:
- Echanger avec les chefs de projets afin de définir les besoins métiers.
- Rédiger un cahier de charge décrivant les besoins remontés par les chefs de projets
- Elaborer une architecture adéquate au métier.

- Ecrire une documentation (Diagrammes de classes, de séquences systèmes détaillés, Schémas de base de données)

- Présenter la solution à l'ensemble de l'équipe backend (équipe de 16 personnes)

2/ Implémentation de la solution en se basant sur l'architecture élaborée:
- Décider, avec l'équipe infrastructure sur les choix techniques
- Découpage des tâches avec le Lead Dev
- Implémentation du web service:
* API Asynchrone avec n-worker pour l'extraction de données à partir d'un autre service de données.
* Traitement & transformation de données acquises
* Sauvegarde & aggregation des résultats dans Azure Blob Storage
- Déploiement du service dans Azure
- Monitoring & Scale

3/ Automatisation de la revue de code:
- Ajout des règles d'acceptance des commits & MRs.
- Création des templates pour les commits & MRs.

4/ Ajout du support Alexa & Google Assistant pour les nouveaux produits

5/ Assurer la release & monitoring des livrables

6/ Migration de Mongo 3.4 vers 4.4

7/ Création d'un environnement de développement pour les nouveaux développeurs.

8/ Rédaction de la documentation pour les services existants.

9/ Maintenir la CI en conditions opérationnelles.

10/ Migration de Kafka 3.6 vers 3.7

11/ Refactorisation des services existants
Node.js Gitlab CI/CD Apache Kafka Elasticsearch Python