Moncef Fadal

● Analyse des besoins et leur transformation d’un état brute a un format user stories.
● Micro-estimation de fonctionnalités et organisation de sprints sur JIRA.
● Implémentation d’un calendrier qui permet au planificateur de « drag and drop »
les shifts pour les affecter a des ressources. On peut aussi découper, altérer la shift,
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la déclarer comme absence et déclencher le processus « rules engine » qui
s’occupe d’envoyer les employées les plus éligible par priorités au système de
téléphonie. Ces fonctionnalités sont réalisées en temps réel grâce au protocole
DDP fournis par le Framework METEOR
● Implémentation de l’api JSON du cycle de communication depuis le rapport
d’absence par téléphone ou application.
● Déclenchement des règles d’éligibilités, envois du tableau d’employés à appeler.
● Le tableau nous Communique les décisions de l’employée vis-à-vis de la shift
proposes.
● Implémentation des rapports d’audit détaillés portants sur les décisions des
employés pendant les appels.
● Implémentation des tests unitaires MOCHA et CHAI pour la rules engine pour éviter
les régressions :
● Réalisation d’un nouveau test pour chaque bug pour garantir la non régression.
● Travailler sur les sprints Hotfix et correction des bugs critiques (bugs PROD)
● Implémentation du module « Time Banks » qui permet de gérer la collecte
d’heures de congés selon des règles d’accumulation configurables et flexibles.
● Implémentation du Module « TimeCards » qui permet l’export, vers un système
tiers, d’un récapitulatif de l’activité employée, dans une période de paiement
(selon la configuration effectuée par la société utilisatrice).
● Ce récapitulatif permet de gérer les heures supplémentaires selon une
configuration initiale, choisie par l’entreprise.
● Collaboration avec l’équipe étendue et locale sur l’écosystème ATLASSIAN qui se
compose de hipChat, BITBUCKET, JIRA, BAMBOO, CONFLUENCE.
● Création d’une image d’un serveur Jenkins sur AWS pour CI (intégration continue)
● Gestion de l’instance d’image Jenkins sur AWS EC2
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● Création de pipleLine jenkins afin de pousser une image docker directement dans
le container registry du AWS EC2
● Mise en place du workflow CI
● Séparation de la partie RulesEngine et orchestrateur de jobs en micro-service et
création de sa propre pipeline Jenkins qui le transforme en image docker et le
pousse vers le container Registry AWS ECS2
● Mise à jour de la documentation du data model en ligne sur Confluences.
● Négociation du budget et staffing avec le client final.
● Valider et participer à la modification des spécifications.
● Revue du code des développeurs.
● Valider les scénarios de tests.
● Animer les cérémonies Scrum
▪ Daily scrum / Sprint Planning / Rétrospective / Sprint Review
▪ Réunion de crise

●Implémentation de nouvelles fonctionnalités en fullstack sur l’application front
d’historique de fiches diagnostique des véhicules
● Dockerization des différentes applications du produit
● Mise en place de tests unitaires de service Angular 6
● Mise en place de règles Tslint pour vscode (qualité du code js)
● Création d’API DiagPredict qui récupère la fiche diagnostique transformé dans un
Dataflow Google Cloud Platform « GCP », l’envoie à l’API ML et qui reçoit la
recommandation des pièces de rechange sous format JSON et publie ce dernier
vers un Pub/SUB
● Migration de l’application frontend VDH de open stack vers le projet GCP
● Création des topics pub/sub
● Prise en main de Google cloud platform
● Participation à la mise en place et amélioration de l’architecture macro du
produit « VEHICLE DIAG HISTORY et DIAGNOSTIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE »
● Interfaçage avec l’équipe DEVOPS pour leur remonter nos différents besoin CI/CD
et autres et aussi effectuer les tests nécessaires sur l’architecture GCP
● Tests d’intégration à la main entre différentes applications et pub/sub GCP
● Participation à l’animation des différentes cérémonies SCRUM
● Gestion du sprint et backlog sur JIRA
● Mise en place de l’application diag predict api streaming qui fait l’interface entre
le pub/sub de fiche diag unifié et l’api ML model GCP
● Déploiement a la main partir des images dockers de différentes en attendant la
CI/CD applications
● Participation au développement de plusieurs application de l’écosystème GCP
du produit VDH et DAI

● Implémentation de nouveaux services web interrogeant des API tierces
● Mise en place de Oauth2 Spring Security avec gestion de cycle de vie de token
● Mise en place de la gestion de rôles et sécurisation des endpoints
● Validation des Pull requests de l'équipe backend
● Participation à la réalisation de fiches techniques
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● Langues Anglais : courant.
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● Relecture de code + refacto
● Etude d’impact des nouvelles fonctionnalités et expressions de besoins auprès des
interlocuteurs des fournisseurs des API tierces
● Développement d'endpoints pour permettre aux fournisseurs tiers de pousser des
données vers GARI gateway et ainsi les stocker dans des indexes ElasticSearch
● Implémentation de requêtes ElasticSearch pour fournir les alertes poussées par les
fournisseurs au front
● Prise en main de AWS
● Analyse des logs de prod sur AWS