Hamza Ben Jannet

■ Observabilité & Monitoring : Mise en place de tableaux de bord et analyse de logs via la stack ELK (Elasticsearch, Kibana).

■ Front-end Multi-Framework: Développement d'interfaces UI complexes et performantes en ReactJS.

■ Maintenance et évolution de back-offices d'administration sous Angular.

■ CI/CD & DevOps : Automatisation des pipelines de build, test et déploiement via GitHub Actions et conteneurisation des services avec Docker.

■ Documentation & Craftsmanship : Rédaction de documentations techniques approfondies sur Confluence et évangélisation des bonnes pratiques via des revues de code (Pull Requests) et du mentoring.

■ Leadership Agile & Produit : Animation des rituels quotidiens (Daily) et participation aux PI Plannings pour la synchronisation des sprints.

■ Onboarding technique des nouveaux développeurs et mentorat sur les patterns d'architecture.

■ Collaboration étroite avec les Product Owners pour l'affinage des besoins métiers et démonstrations des nouvelles fonctionnalités (Sprint Demos).

■ Support technique et collaboration avec les équipes QA pour la qualification des versions avant mise en production.

PROJET : Conception, création et amélioration d'une application mobile dynamique avec serveurs back-end de synchronisation de données en Node.js pour les professionnels d'IBM Maximo

Orchestration complète du cycle de vie du produit « MAXapps », de la refonte architecturale (migration Cordova vers React Native/Expo) à l'intégration chez les clients finaux. En tant que pivot central entre les Business Units, les équipes DevOps et les clients, j'ai piloté le développement d'une solution mobile dynamique pour la maintenance industrielle. La mission inclut une forte dimension R&D pour l'intégration de l'IoT, la conception de POCs stratégiques pour la géolocalisation en temps réel, et la mise en place d'un standard de documentation technique et fonctionnelle pour assurer la pérennité des solutions déployées en environnement critique.

Listening l'IA

Description : L'objectif de cette mission est de la technique et le développement d'une plateforme SaaS innovante dédiée au Social Media Monitoring et à la gestion d'enquêtes intelligentes. Le projet consiste à transformer des volumes massifs de données non structurées en insights actionnables grâce à l'intégration de modèles d'IA (LLM). En tant que CTO, je supervise l'architecture multi-stack (Python/Node.js/PHP), l'infrastructure hybride (Cloud/On-premise) et l'excellence opérationnelle des équipes de développement, tout en garantissant la scalabilité des solutions de traitement automatique du langage naturel (NLP).

PROJET : Plateforme d'Analyse de Données & Social Listening augmentée par l'IA

Description : L’objectif de cette mission est de piloter la vision technique et le développement d'une

plateforme SaaS innovante dédiée au Social Media Monitoring et à la gestion d'enquêtes

intelligentes. Le projet consiste à transformer des volumes massifs de données non structurées en

insights actionnables grâce à l'intégration de modèles d'IA (LLM). En tant que CTO, je supervise

l'architecture multi-stack (Python/Node.js/PHP), l'infrastructure hybride (Cloud/On-premise) et

l'excellence opérationnelle des équipes de développement, tout en garantissant la scalabilité des

solutions de traitement automatique du langage naturel (NLP).

DOMAINE D’INTERVENTION :

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Développement et Conception: Conception d'une architecture modulaire et évolutive intégrant

des microservices en Python (FastAPI, Django) pour l'IA et Node.js pour le temps réel. Mise en

œuvre d'une couche d'intelligence artificielle basée sur des modèles GPT via Ollama, permettant

l'analyse de sentiment, l'extraction de tendances et le résumé automatique des feedbacks clients.

Côté Frontend, pilotage de la refonte des tableaux de bord analytiques en Vue.js et React, utilisant

des bibliothèques de composants réutilisables et Redux-toolkit pour une gestion d'état complexe.

L'infrastructure est conçue pour supporter des charges de travail ML intensives sur AWS, Azure et

GCP, avec une automatisation des workflows métier via N8N et une conteneurisation généralisée

sous Docker.

■ IA & Large Language Models (LLM) : Intégration et optimisation de modèles GPT en local via Ollama pour

le traitement du langage naturel, l'analyse sémantique et l'interprétation intelligente des enquêtes et

médias sociaux.

■ Analyse Prédictive & ML : Application de techniques de Machine Learning pour l'identification de

tendances émergentes et la mise en place d'analyses prédictives sur de grands ensembles de données

textuelles.