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Jérémie LawsonJL

Jérémie Lawson

Ingénieur DevOps

500 €/jour
1 projet
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 4h

À propos de Jérémie

Administrateur système Linux DevOps, je travaille aussi bien sur des sujets de réalisation de nouvelles plateformes hébergés sur du Cloud public (AWS, GCP, Azure) que sur de l'assistance technique.

Je propose mes compétences sur ces domaines suivants:
- Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation)
- Amazon Web Services
- Google Cloud Platform
- Azure
- Linux (Debian, RedHat)
- Kubernetes
- Distribution continue/Intégration continue (Gitlab CI, Jenkins X, CodeDeploy)
- Supervision (Sensu, Nagios, Centreon)

Ayant une expérience en développement backend, je suis aussi capable d'intervenir sur du debug applicatif (Go, Python).
  • Anglais

    Capacité professionnelle limitée

  • Français

    Bilingue ou natif

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • OVH
    DevOps Engineer
    TÉLÉCOMMUNICATIONS
    mars 2022 - mai 2022 (2 mois)
    Paris, France
    Python puppet Icinga Bash
  • Kisio Digital
    DevOps Engineer
    TRANSPORTS
    août 2019 - juin 2020 (11 mois)
    Région de Paris, France
  • Netatmo
    DevOps Engineer
    INTERNET DES OBJETS
    juillet 2020 - mars 2022 (1 an et 8 mois)
    Boulogne-Billancourt, France
    Travaillant dans l'équipe Cloud, j'ai été amené à superviser, améliorer et simplifier la plateforme applicative.
    J'ai mis en place un nouvel environnement d'intégration sur Azure identique à la production, environnement
    remplaçant un ancien sur AWS.
    J'ai simplifié le code Terraform utilisé pour créer la quasi-totalité de la plateforme (plus de 300 serveurs
    environ).
    De plus, j'ai fusionné le code des dépôts Puppet pour chacun des environnements en un unique dépôt pour
    garantir la similarité des déploiements entre la production et l'intégration.
    J'ai mis en place un cluster OpenSearch (dérivé de Elasticsearch, avec authentification et RBAC).
    J'ai participé à la réduction des coûts de la plateforme en diminuant, par exemple, les ressources utilisées par
    un cluster Elasticsearch dédié au stockage des logs applicatifs.
    Microsoft Azure AWS MongoDB Nginx puppet Apache Kafka Grafana

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