Bienvenue sur le profil Malt de Jorel !
Localisation et déplacement
- Localisation
- Paris, France
- Télétravail
- Effectue ses missions majoritairement à distance
Préférences
- Durée de mission
-
- ≤ 1 semaine
- ≤ 1 mois
- entre 1 et 3 mois
- entre 3 et 6 mois
- ≥ 6 mois
- Taille d'entreprise
-
- 1 personne
- 2 - 10 personnes
- 11 - 49 personnes
- 50 - 249 personnes
- 250 - 999 personnes
+2 autres
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Compétences (36)
Jorel en quelques mots
Expériences
Fraunhofer-Gesellschaft - Fraunhofer Gesellschaft Germany
Energie
DevOPS / DevSecOPS / CLOUD - En tant que freelance
Réalisations :
✓ Assistance aux utilisateurs et aux applications et analyse et dépannage ciblés des erreurs avec les développeurs dans le modèle DevOps;
✓ Fourniture de nouveaux composants, configuration, documentation, mise à jour et démantèlement des composants dans le cadre de la chaîne d'outils infrastructure-as-code; ✓ Validation des composants de l'infrastructure dans le cadre du déploiement pour s'assurer qu'ils sont dans l'état souhaité, puis participation à la planification des sprints et des relais pour planifier, tester et déployer une plate-forme sécurisée basée sur des conteneurs pour héberger des applications et faciliter la migration des applications ainsi que les données existantes ;
✓ Gestion et surveillance efficace d'utilisation de la capacité des ressources dans le cloud et préparez des stratégies d'optimisation des coûts ;
✓ Participation à l'augmentation de la disponibilité opérationnelle des composants et de la plateforme à travers les processus mis en place (Component Deployment Process).
Environnement technique :
Microsoft Azure, CloudStack (PaaS et Saas), en particulier Azure DataFactory, DataLake, Kubernetes, Azure SQL, Databricks, IaaS de Azure, en particulier PIP, Automation, Service Principals, VNet, Resource Groups, Azure LogAnalytics, Microsoft Azure DevOps (anciennement VSTS), CD/CI et GIT.
PNB Paribas
Biotechnologies
Ingénieur DevOps / Administrateur des systèmes Linux/ Cloud / Digitalisation - En tant que freelance
• Build des environnements de production PCI (Payment Card Industry) pour les providers PSP (Prestataire de Service de Paiement) tout en respectant les standards DSS (Data Security Standard) et en respectant aussi les délais de la DSP2 (Directive sur les services de paiement, version 2):
Stacks ==>
Kubernetes, Terraform, AWS, GCP, Microsoft AZURE, VMware Vsphère, VMware Vcenter, VMware ESXI, Linux Centos 7, OpenBSD, Bastion, FreeIPA, RabbitMQ, Posgresql, MongoDB, HA Proxy (Proxy et Load Balancing), FireWall, Patroni.
Supervision et Alerting ==>
Elasticsearh Filebeat Logstash Kibana, Grafana, Dynatrace, OpsGenie;
• Build du Pipeline DevSecOps CI/CD PCI pour déployer et Updater régulièrement le protocole 3DSv2 chez les providers PSP tel que PayBox (Verifone), PayPal, Nord Pay, Oney Bank;
• Build du Pipeline DevSecOps CI/CD PCI pour déployer et mettre à jour régulièrement le protocole 3DSv2 chez les clients des providers PSP à l'instar de Monoprix, VeePee, Casino, Naturalia, LaRedoute, Cdiscount:
Stacks ==>
VS Code --> GitLab --> Jenkins --> Nexus --> SonarQube --> Ansible/ Ansible Vault --> Docker Compose --> Kubernetes GKE/EKS/AKS Supervision et Alerting ==> Elasticsearh Logstash Kibana, Grafana, Dynatrace, Slack, OpsGeni.
FEDERAL RESERVE BOARD
High tech
Ingénieur DevOps - En tant que freelance
Mission : Collecte en temps réel des données des activités des carders via l’appli anti-carding avec Apache Kafka et transfert de ces données dans Elasticsearch afin de produire des charts dans Kibana et Grafana
Réalisations :
✓ Installation et Configuration de Kafka Engine : Configuration des Brokers Dans des Clusters; Paramétrage des Partitions; Paramétrages des OffSets; Test de communication entre Apache Kafka, Kafka Producer et Kafka Consumer en envoyant quelques Topics;
✓ Utilisation de Docker pour conteneuriser les applications Anti-carding, Kafka Producer, Kafka Consumer;
✓ Orchestration des Applications Conteneurisées avec Kubernetes(Configuration du fichier YAML de Kube, paramétrage du ReplicaSet,Activation du HPA pour l’augmentation ou la réduction automatique du nombre de PODs en fonction de la Charge, ajout de l’Ingress) ;
✓ Déploiement des Applications Conteneurisées et Orchestrées dans les plateformes Cloud AWS et Cloudstack en utilisant la CI/CD suivante : BitBucket -> GitLab ->Nexus -> SonarQube -> Rundeck.
Environnement technique :
Carders -> Appli Anti-Carding -> Kafka connect API/Producer -> Apache Kafka -> Kafka sink API/Consumer -> Elasticsearch -> Kibana/Grafana
Fraunhofer-Gesellschaft - Fraunhofer Gesellschaft Germany
Energie
Administrateur des systèmes d'information, intelligence artificielle et transformation digitale
Mission :
✓ Administration des Systèmes UNIX ainsi que Windows Server 2012, encadrement et conception du Cloud Object Storage (AWS), installation, mise à niveau, surveillance, optimisation des systèmes (Gitlab, Gitlab Shared Runner, Mattermost, Docker Registry, Harbor Registry, Terraform Cloud, ainsi que PlantUML et Draw.io) avec Docker-Compose, Kubernetes et Ansible (en tant que collaborateur technique) ;
Environnement technique :
Gitlab, Gitlab Shared Runner, Mattermost, Docker Registry, Harbor Registry, Terraform Cloud, ainsi que PlantUML et Draw.io, Docker-Compose, Kubernetes et Ansible.
✓ Automatisation et digitalisation dans le domaine des installations de biogaz en utilisant des méthodes statistiques ainsi que l'apprentissage automatique et profond.
Environnement technique :
Usine de biogaz→Capteurs→ SPS (Siemens SIMATIC S7-300 CPU 317-2DP) → expansion card → OPC UA(Seveur+Client) → Raspberry Pi (Revolution Pi)→Node-RED→S3→Deep Learning.
2 recommandations externes
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