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Valentin Manes

Ingénieur Logiciel (Go, C, C++)

Remote from Chartres

  • 48.4467
  • 1.4882
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Location and workplace preferences

Location
Chartres, France
Remote only
Primarily works remotely

Preferences

Project length
Would prefer avoiding:
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
Company size
  • 1 person
  • 2-10 people
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people

Verifications

Reputation

Github

Github : Jiliac Jiliac
  • 17 Followers
  • 40 Repos
  • 0 Gists

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Twitter : Jilyac Jilyac
  • 974 Followers
  • 6357 Tweets

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Skills (40)

Valentin in a few words

Je suis un ingénieur logiciel avec une expérience à tous les niveaux de projets, de la conception et l'architecture, au développement et test, en passant par la mise en place d'une production fiable. J'écris des programmes système de bas niveau bien conçus en utilisant les meilleures pratiques en Go, C, C ++. J'apprends rapidement, grand travailleur et capable de travailler en équipe, avec la flexibilité d'utiliser n'importe quelle technologie. Dédié au streamlining des processus et à la résolution efficace des problèmes de projet en cours en utilisant les technologies les plus adaptées.

Experience

Qonto

Banking & Insurance

Software Engineer Go  - As a freelancer

Paris, France

August 2020 - April 2021 (7 months)

Qonto is a European neobank for professionals. To improve a higher quality of service for its clients, in 2018 it developed its own “Core Banking System”, meaning that it maintains itself all its clients’ accounts and process all their transactions. (Beforehand it was relying on an external partner to do so.) At Qonto, I was part of the Ledger team, which maintains the “source of truth” for all accounts and their transactions. These micro-services were implemented using a Go plus PostgreSQL stack. Moreover, I did multiple interventions to improve and maintain Qonto’s billing system which is implemented using Ruby on Rails.

Qonto uses an advanced micro-service architecture with over 80 services (and counting!) being continuously deployed relying on Gitlab, Kubernetes and Argo CD.

Cyber Security Research Centre - KAIST

Research

Software Security Researcher

Daejeon, Corée du Sud

October 2016 - December 2019 (3 years and 2 months)

Le CSRC est un centre de recherche financé par l'État Coréen au sein de l'université KAIST. J'étais libre de définir les problèmes sur lesquels je travaillais, de trouver leurs solutions potentielles, puis de développer et concevoir leurs implémentations, et enfin de tester et d'évaluer ces prototypes. Cette expérience m'a permis de démontrer ma capacité d'abstraction.

J'ai également utilisé pleinement mon esprit d'ingénieur: j'ai réalisé trois grands projets. Tout d'abord, une modification du code d'allocation de mémoire du noyau Linux pour les pilotes (en C). Deuxièmement, une amélioration de l'outil de test dynamique de LLVM, un projet d'infrastructure de compilateur écrit en C ++. Ce projet a été mergé dans le code principal par une équipe de Google. Et enfin, Ankou, mon plus grand projet, est un fuzzer que j'ai développé de zéro en Go. Ankou a trouvé plus d'un millier de bugs uniques dans des projets open source.

- Au CSRC, la collaboration utilisait Slack et Gitlab. Plus particulièrement, nous étions sept à participer à l'écriture du survey sur les fuzzers. Toutes les contributions effectuées via des Pull Requests.
- Configuration des expériences dans des conteneurs Docker pour être reproductible et scalable sur plusieurs serveurs. Les outils en ligne de commande ont une valeur inestimable: htop, grep, find, etc…
- Ankou (décrit ci-dessous), j'ai commencé comme une étude de l'utilisation des techniques de Machine Learning pour améliorer la capacité de recherche de bugs des fuzzers. Pour cela, des bibliothèques python standard ont été utilisées: Keras, TensorFlow, Numpy, Pandas. Les deux parties du projet, Go et Python, communiquaient via RabbitMQ.

PacketAI

Tech

Ingénieur Logicielle

Paris, France

January 2020 - June 2020 (5 months)

PacketAI développe une plateforme de surveillance d'infrastructures informatiques, similaire à Datadog et Dynatrace, mais équipée du Machine Learning pour pouvoir prévoir à l'avance les incidents et localiser leur cause première. J'ai commencé lorsque PacketAI venait de recevoir son financement de démarrage (i.e. seed), avec seulement deux autres développeurs. J'ai rapidement pu comprendre leur stack technique; et quelques jours après mon arrivée, j'ai commencé à ajouter de nouvelles fonctionnalités à l'agent, un logiciel tournant sur les serveurs des clients et collectant des événements et des métriques. J'ai conçu et développé à partir de zéro tous les microservices de PacketAI, tous en Go, plus un node Logstash.

- Le produit PacketAI est basé sur la stack ELK: les Beats pour produire des données et Logstash pour les transformer et les transmettre à ElasticSearch.
- Les données sont diffusées à l'aide de tuyaux Kafka.Communication entre microservices à l'aide d'API REST.
- De nombreux outils ou environnements de tests sont déployés avec docker-compose.
- J'ai participé au développement des pipelines CI / CD de nos projets Go sur GitLab.
- Méthode Scrum utilisée basée sur Trello et GitLab.
- Intégration d'un stagiaire dans l'équipe.
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