Description

Développeur Python depuis plus de 4 ans, spécialisé dans les application web microiservice. Je suis reconverti récemment vers les solutions cloud serverless et tous le Devops qui vient avec. Doté d'un esprit d'analyse de de recul et spécialement élaborer des test poussés à fin de garantir la stabilité du produit.

Je suis céritifié Professional Cloud Developer de la part GCP et je prépare la certification de AWS.

Langues

Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

engie
Python Developer
ENERGIE
octobre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 8 mois)
Paris, France
Au sein de l’équipe Agathe chargée de la solution Predict me qui gère la maintenance prédictive pour des machines industrielles à l’aide des solutions basés sur l'intelligence artificielle.

Conception d’une nouvelle architecture d’API afin de remplacer une legacy qui est plus maintenable.

Re Factorisation de l’ensemble du code existant en respectant les best practices.

Animation de plusieurs réunions avec les data scientist/ architectes afin de comprendre les besoins fonctionnels et les implémenter.

Implémentation d’une nouvelle stack de test (unitaire, non régression, d'intégration et E2E)
API Python AWS S3 Jenkins SQLAlchemy Pytest
Société Générale
DevOps / Python Developer
BANQUE & ASSURANCES
mars 2022 - octobre 2023 (1 an et 7 mois)
Paris, France
Au sein de l'équipe chargée de l'offre privée S3 basée sur la solution Scality, j'assume la responsabilité du maintien, du développement de nouvelles fonctionnalités et de la stabilisation des différentes composantes de la solution.

Conception et gestion de la couche intermédiaire(API) entre le backend S3 Scality et les clients internes de la Société Générale, en utilisant des technologies telles que Flask, Pytest, Jenkins, Flake8, Sonarqube, Ansible, Terraform et Gherkin BDD.

Implémentation d'une nouvelle solution pour la collecte des métriques diverses, avec leur envoi vers un Data Lake centralisé, à l'aide de Nifi, Jenkins, Ansible, Terraform, Bash et Redis Sentinel.

Migration de Grafana depuis des machines virtuelles vers l'environnement Kubernetes, orchestrée via Jenkins, Ansible et Kubernetes.

Automatisation complète de la chaîne CI/CD, avec l'intégration de tests Unitaires, Test d'intégration, Test de non régression et de SonarQube dans le processus de déploiement.Participation aux revues de code (Code Review) et aux peer programming avec l’ensemble de l’équipe.

Support N2 pour les clients qui rencontres des problèmes techniques liés à l’utilisation de la solution:
Diagnostiquer le problème.
Donner des recommandations aux clients pour optimiser leur cas d'usage.
Animer les réunions de crises lorsque cela nécessite l’intervention de plusieurs équipes (réseaux, stockage …)
Développement Python flask Ansible Terraform Kubernetes Grafana Apache Nifi Pytest
Veolia
Cloud Enginner
ENERGIE
mai 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 1 mois)
Aubervilliers, France
Ma mission principale consiste à implementer des fonctionnalités cloud à fin de collecter les données qui parvient de plusieurs unités de production dans un Environnement hyper sécurisé, et donner la main à l'utilisateur de configurer cette collecte via une web-app.

+ Développer et maintenir une web-app et une API sous Python/FastAPI/Angular /Mongo qui aide les utilisateurs finaux à bien configurer leur collecte des données.

+ Développer et maintenir une solution ansible pour l'installation des requis dans la machine client (la machine d'usine).

+ Développer et maintenir des lambdas (Node JS et Python)qui sont déployé en local chez le client à l'aide d'AWS GreenGrass IOT.

+ Envoyés ces données aggregés dans des AWS SQS ou GCP PubSUB et les enregisters dans Bigquery ou Amazon Kinesis

+ Développer et maintenir notre stack à travers Terraform et Cloud Formation. (la maintenance de la stack uat et Prd se fait exclusivement par la CI après qu'il soit revu et approuvé par d'autres personnes )

+ Peers Code Review.

+ Authomatiser le déploiment des nouvelless releases avec GitLab/CI, UnitTest, End2End test, AWS-CLI. Lint, SonarQube

+ Utiliser la Fédération des droits entre GCP et AWS et gitlabci. sans avoir besoin de stocker des clés ou des tokens de sécurité.

+ Assister à des réunions avec le client à fin de mieux comprendre ces attentes et ces problématiques

Stack : GCP, AWS, AWS greengrass, FastAPI, Mongo, Nodejs, Pytest
CI/CD: Ansible, Terraform, GitlabCI, Influxdb
AWS GCP FastAPI Python MongoDB Gitlab CI/CD Pytest