Kenneth A.

• Participation au cadrage technique précis des besoins métiers et techniques liés à la migration et à la synchronisation des profils intérimaires (gestion des doublons, règles de mapping strictes des référentiels métier et adresse, contraintes temporelles de migra tion).

• Co-conception et mise en place d'une architecture AWS sécurisée, reposant sur une approche Serverless (AWS Lambda, API Gateway, EventBridge, DynamoDB, SQS), en mettant particulièrement l'accent sur l'observabilité (monitoring, logging, alerting), afin d'assurer la résilience, l'idempotence et la sécurité (Privacy by Design) des données sensibles manipulées (profils candidats, informations sala riales).

• Cadrage technique détaillé des besoins Data & IA (volumétrie, sources de données ...) pour orienter les choix d'architecture et les services AWS retenus.

• Définition et mise en place d'une Landing Zone sécurisée via AWS Control Tower, incluant la structuration complète de comptes AWS (Security OU, Sandbox OU), afin d'assurer la sécurité, la traçabilité et la maîtrise des coûts du MVP Data & IA.

• Conception d'une solution Data & IA basée sur AWS Glue DataBrew (préparation et transformation de données), Amazon SageMaker Canvas (entraînement nocode et déploiement Batch Transform) et Amazon QuickSight (visualisation), couvrant l'ensemble du cycle de vie du modèle – de la préparation des données jusqu'à l'inférence – pour répondre aux enjeux d'optimisation des stocks et de l'approvisionnement.

• Modélisation détaillée des coûts, définition de budgets et d'alertes dynamiques, optimisation proactive de la consommation AWS et gouvernance des dépenses pour garantir un contrôle rigoureux et durable du coût total d'exploitation.

• Coordination technique et support opérationnel pour garantir une mise en œuvre rapide, sécurisée et conforme aux bonnes pratiques AWS, facilitant ainsi la montée en compétences des équipes internes sur la gestion de l'environnement Cloud.

• Pilotage du développement et des API de modèles d'IA basé Python Fast API et TensorFlow, déployés sur Azure Kubernetes Services (AKS) et un cluser on-Prem pour accélérer le cycle de développement de l'application de conception de gammes de pneus

• Création de templates Terraform , Gitlab component pour automatiser la configuration des infrastructures cloud, y compris les bases de données PostgreSQL, serveurs de cache Redis, et la gestion sécurisée des clés avec HashiCorp Vault

• Formation et de support technique pour les équipes de développement, accentuant le transfert de connaissances et l'adoption des meilleures pratiques DevOps par les ingénieurs juniors et les équipes d'exploitation

• Analyse critique et sélection des technologies pour optimiser les coûts et les délais de livraison, intégrant des solutions low-code telles que Dataiku pour le déploiement efficace des modèles d'IA

• Coordination de la gestion des flux d'API pour une intégration et une communication fluides entre les APIs développées et les applica tions frontend ou les clients lourds ( C++ … )