John Doe

Startup française spécialisée dans les neurotechnologies. Spin-off de l'Institut du Cerveau et de la Moelle Epinière (ICM), myBrain Technologies a créé melomind, sa première solution d'entraînement cérébral à la relaxation.

Mon intervention principale a consisté à réaliser une architecture orientée micro service.

Chaque micro service dévelopé en go et python s’appuie sur un socle unifié de briques techniques telles que :

► le logging utilisant syslog et rsyslog

► la configuration et le paramétrage utilisent etcd

► le setup des bases de données

► des messages async amqp

► des indicateurs télémétriques prometheus

J’ai également industrialisé l’intégration et le déploiement continu au travers de pipeline jenkins et kubernates via des containers Dockers.

Tech’4’Team optimise la gestion commerciale des infrastructures sportives et culturelles, en proposant la collecte de données quantitatives et qualitatives issues de logiciels de billetterie et la création de tableaux de bord répondant aux besoins de leurs clients.

Ma mission consistait à généraliser et automatiser la remontée d’informations des billets vendus de leurs clients. Ce besoin a été satisfait par des microservices spécialisés dans la collecte, le traitement et le stockage de données. Le développement des microservices ont été réalisés en Python s’appuyant sur les services AWS tels que les lamdbas, s3, ECR, ECS, SQS et API Gateway.

Efficacity est un centre de recherche et développement dédié à la transition énergétique des territoires urbains. Lancé en 2014 avec le soutien de l’État au travers d’un programme d’investissement important, il rassemble sur un même site les compétences de plus de 100 chercheurs issus de l’industrie, de l’ingénierie et de la recherche publique.

Au cours de cette mission, j’ai conçu puis réalisé une application web utilisée par un moteur de simulation visant à réduire la consommation énergétique à l’échelle du quartier. Cette application est composée d’un backend et d’un frontent.

Le backend exposé en tant que micro service a été développé en Python s’appuyant sur Flask. Les données générées par le moteur de simulation sont stockées dans Postgresql et MongoDB.

Quant au Frontend, il a été réalisé avec JQuery couplé au framework css « Material Design for Bootstrap » et le moteur de template « Jinja » fourni par flask.