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Mahdi MabroukMM

Mahdi Mabrouk

Ingénieur Devops | AWS | Kubernetes | Terraform

420 €/jour
Plaisir, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Mahdi

Ingénieur DevOps & Cloud certifié AWS et CKAD, alliant expertise technique en automatisation et capacité à collaborer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires pour concevoir, déployer et maintenir des solutions fiables. Reconnu pour la rigueur, la proactivité et l’aptitude à résoudre rapidement des problèmes complexes.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Plaisir (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • DataScientest
    Ingénieur DevOps / Cloud – Projet Sock-Shop sur AWS
    EDUCATION & E-LEARNING
    février 2025 - mai 2025 (3 mois)
    Description du projet : déployer une application microservices sur AWS en appliquant les bonnes pratiques DevOps.

    Tâches réalisées :

    • Déployé une application microservices complète sur AWS EKS avec Helm, assurant scalabilité et haute disponibilité.
    • Conçu et automatisé des pipelines CI/CD (Jenkins) couvrant build, scans de sécurité, tests automatisés et déploiements, améliorant la fiabilité et réduisant les interventions manuelles.
    • Mis en place une infrastructure AWS avec Terraform (VPC, EKS, RDS, IAM), garantissant reproductibilité et traçabilité des environnements.
    • Développé une stratégie de sauvegarde et de restauration des bases de données PostgreSQL, renforçant la continuité de service en cas d’incident.
    • Intégré des solutions de monitoring et d’alerting (Prometheus, Grafana) pour suivre en temps réel les performances et la disponibilité des services.
    • Collaboré étroitement avec une équipe agile (gestion des tickets via Jira, contrôle de version via GitHub), favorisant la communication technique et la coordination des tâches.
    Stack technique : GitHub, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, Terraform, AWS (EKS, RDS, S3...), Prometheus, Grafana



    Terraform AWS Jenkins kubernetes devops Docker
  • Renault
    Ingénieur DevOps
    AUTOMOBILE
    août 2023 - septembre 2024 (1 an et 1 mois)
    Paris, France
    Projet : SDV (ADAS : Advanced Driver Assistance System)

    Description du projet :
    Développement et optimisation d’applications ADAS (ACC, AEB, RAEB) dans un environnement SDV (Software Defined Vehicle), avec un focus sur l’intégration continue, l’automatisation et la fiabilité des workflows.

    Tâches réalisées:

    • Amélioré les pipelines CI/CD (GitLab), automatisant builds, tests et re-simulations, ce qui a réduit les temps de traitement et limité les erreurs manuelles.
    • Développé des scripts d’automatisation (Python/Matlab/Bash) pour exploiter les logs MCAP des équipes de test et rejouer automatiquement les scénarios dans l’environnement Dev, réduisant significativement le temps de diagnostic et de résolution des bugs.
    • Documenté l’ensemble des scripts et procédures sur Confluence, incluant les instructions d’utilisation et les bonnes pratiques pour que les équipes puissent les exploiter efficacement.
    • Intégré des tests de régression automatisés et analysé les anomalies, optimisant ainsi les workflows et renforçant la fiabilité du logiciel.
    • Intégration de tests de régression automatisés, analyse des anomalies et optimisation des workflows pour garantir la qualité et la fiabilité du logiciel.
    • Renforcé les pratiques de contrôle de version en appliquant des workflows GitLab standardisés (branches, merge requests, revues de code), améliorant la traçabilité et réduisant les conflits.
    • Documenté les workflows et bonnes pratiques techniques pour assurer la traçabilité et faciliter le transfert de connaissances.
    • Coordonné avec les équipes projet via Jira pour suivre et résoudre efficacement les anomalies, améliorant la communication et la réactivité inter-équipes.

    Environnement technique : Git, GitLab, CI/CD, Python, Matlab, Bash, Jira, MATLAB/Simulink, Linux, méthodes agiles.
    Jira Gitlab Scripting Gitlab CI/CD Agile method
  • CLAAS Tractor
    Ingénieur logiciel – Environnements embarqués avec pratiques DevOps
    AUTOMOBILE
    mars 2022 - juillet 2023 (1 an et 4 mois)
    Paris, France
    Projet : CSM
    Description de projet: Analyse des besoins, conception et intégration de solutions logicielles pour garantir leur fiabilité et leur conformité fonctionnelle.

    Tâches réalisées:

    • Conçu et développé des fonctionnalités logicielles, avec automatisation des tests et déploiement sur bancs de test, réduisant les cycles de validation.
    • Mis en place l’intégration continue des composants logiciels et automatisé l’exécution des tests de régression, améliorant la stabilité et la fiabilité des livrables.
    • Développé des scripts pour l’analyse automatisée des logs, accélérant le diagnostic et la résolution des anomalies.
    • Géré le code source et coordonné les contributions via Git/GitLab, en appliquant les bonnes pratiques de revue et d’intégration de code.
    • Participé aux revues techniques et proposé des améliorations pour optimiser les workflows de développement.

    Environnement technique : Git, GitLab, CI/CD, Jira, scripting (Python/Matlab), MATLAB/Simulink, Linux.
    Gitlab CI/CD Programmation C/C++ Scripting Jira Agile Methode

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Formations

  • électronique industriel , Ingénieur
    Ecole Nationale d'Ingénieurs de Sousse
    2018
    électronique industriel , Ingénieur
  • Administrateur système DevOps
    DataScientest
    2025
    Administrateur système DevOps

Certifications

Compétences

Catégories