Sébastien Chazallet

Okeiro est une startup de la e-santé qui édite un logiciel de suivi des patients transplantés. La plateforme accompagne les hôpitaux et les équipes soignantes dans le suivi post-greffe au long cours : centraliser les données des patients, détecter tôt les complications et prévenir le rejet. Le domaine met en jeu des données de santé sensibles et un enjeu direct de qualité et de continuité des soins. La mission s'est déroulée durant une phase critique : sécuriser une mise en production de la plateforme.

Environnement data engineering sur Google Cloud Platform (GCP) : traitements et pipelines en Python, orchestration avec Airflow, transformations avec DBT, accès aux données via SQLAlchemy, outillage et packaging avec uv. Industrialisation via Docker et CI/CD. Fort enjeu de fiabilité et d'intégrité des données alimentant la plateforme.

Intervention en renfort de l'équipe data pour tenir une mise en production critique :

- Conception de procédures de migration et de traitement des données (reprise, transformation, contrôles d'intégrité).

- Fiabilisation et industrialisation des pipelines ETL : orchestration Airflow, transformations DBT, robustesse et rejouabilité des traitements.

- Qualité & industrialisation : mise en place / renforcement des tests, CI/CD et conteneurisation Docker.

- Collaboration étroite avec les équipes data et produit pour garantir l'intégrité des données au moment du go-live.

Résultat : des pipelines plus fiables et des procédures de traitement maîtrisées, au service d'une mise en production sécurisée.

La plate-forme BackMarket est un site de vente en ligne de matériel reconditionné.

L’équipe dans laquelle j’ai travaillé se trouve à Barcelone et est chargée de gérer une application permettant aux revendeurs de lister leurs produits à la vente et les prix de ces produits pour chaque pays.

Pour pouvoir choisir le bon prix, l’application fournit un certain nombre d’informations pour permettre à chaque revendeur de se positionner par rapport à sa concurrence, pour chaque produit et chaque pays. Ces informations peuvent lui permettre d’ajuster ses prix pour devenir le revendeur actif.

Ces informations sont principalement compilées par des scripts planifiés ou des requêtes SQL planifiées dont les résultats sont mis dans des répertoires spécifiques par l’équipe en charge de la data. Les autres informations font partie du spectre d’autres microservices.

J’ai travaillé essentiellement sur deux microservices, l’un pour la gestion des données des vendeurs et l’autre destiné à être consommé par le front-end.

Ces microservices sont construits en utilisant l’architecture hexagonale.

La mission consistait créer des modèles de données spécifiques (en utilisant SQLAlchemy) à créer les divers composants permettant d’intégrer les données dans la base de donnée du microservice. Ces données étaient accessibles par leur téléchargement depuis GCP et leur parsing ou par interrogation des API d’autres microservices.

Les développements ont également inclus des optimisations de performance sur les sessions HTTP et la création d’un système de cache utilisant Redis.

J’ai également créé des API destinées à être consommées par d’autres micro-services ou par le front-end pour exposer les données à l’utilisateur final et participé à la construction de tous les mécanismes internes et créé des composants permettant d’utiliser les bus de données pour transmettre des informations lors de changements opérés par les vendeurs.

Création d'une application pour gérer les évaluations HCERES, depuis la page blanche.

Les organismes de recherches sont soumis à une évaluation HCERES tous les 5 ans et pour ce faire, 8 laboratoires ont uni leur forces pour créer une application pour faciliter le recueil de ces données.

L’application doit permettre,en plusieurs phases de renseigner toutes les données sur les employés de laboratoire, en particulier leur parcours académique et professionnel au sein du laboratoire, mais aussi leurs recherches, leurs responsabilités et leurs accomplissements (indices de reconnaissances).

L’équipe travaillant sur le sujet est composée de développeurs issus de différents

laboratoires, ayant des niveaux de compétence hétérogènes et ayant des procédures de mise en test et en production hétérogènes, certain utilisant Docker ou des équivalents et certains ne l’utilisant pas.

Description de la mission

Je suis intervenu en tant qu’expert technique pour mettre au point l’architecture de l’application, les différentes procédures de déploiement, mais aussi en tant que lead developer pour enseigner et réaliser avec l’équipe les techniques de développement à utiliser et faire les choix des modules tierces à utiliser, dont jazzmin.

Nous avons pu développer en un temps très limité, imposé par les dates des évaluations HCERES tous les aspects essentiels de l’application et l’application a pu être mise en production et utilisée pour répondre à son besoin.