À propos de Mor
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- NEEKOCODE — Tech Lab & Digital Engineering AgencyIndependent IT Engineer | Data & AI Trainerseptembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)Paris, FranceNEEKOCODE le micro-studio d’ingénierie que j'ai fondé. Avec mes collaborateurs, j’aide les startups/PME à passer de l’idée au MVP en 2–6 semaines : web & e-commerce, pipelines data, agents IA/LLM, et automatisation (Make/n8n/Zapier + code). Nous prenons aussi des missions de formation (Data, IA, DevOps). Nous intervenons régulièrement dans des écoles d'ingénieur comme l'école IPSSI.Ce qu'on fait:
- Cadrage express (atelier 90 min) → SOW 1 page → delivery en sprints courts.
- Web/e-commerce (Woo/Shopify) “performance-first” avec KPIs (Lighthouse ≥90, LCP <2.5s) et GA4.
- Data & IA : ETL/ELT, feature stores légers, LLMs/agents connectés (Notion/Slack/CRM).
- Automation: CRM + formulaires (Airtable/Tally) reliés à Make/n8n, dashboards & alerting.
- DevOps/QA : CI/CD (GitLab/Jenkins), Docker, tests E2E (Cypress/Playwright) & perf (k6/JMeter), observabilité (Grafana/Prometheus/ELK).
- Formations (1–3 j) : Python/Data, LLMs & agents, CI/CD & bonnes pratiques.
StackPython (Flask), Node/Nest, React • AWS (EC2/S3/IAM), Terraform, Docker • Cypress/Playwright, k6/JMeter • SQL/NoSQL • Make/n8n/Zapier.Résultats typiques- Boutique en ligne opérationnelle en 4–5 semaines (cata, taxes, paiements, SEO).
- Agent IA branché au knowledge interne (Notion/Docs) avec routage Slack/Email.
- Pipeline ELT vers BigQuery/Snowflake + reporting autos.
- Prospection & support semi-automatisés (Airtable + Make) avec suivi CRM.
- PMUQA SysOps EngineerDIVERTISSEMENTS & LOISIRSjuin 2024 - mars 2025 (9 mois)Paris, FranceContexteModernisation du SI de paris (réseau de ~14k points de vente) : bornes self-checkout et équipements buralistes. Équipes applicatives Front (React dans des conteneurs exécutés sur les devices) et back-office, avec interconnexion AWS/IoT. Mission transverse SysOps.RôleCouches basses & qualité : fiabiliser l’enrôlement des terminaux, exécuter/automatiser des tests fonctionnels & non-régression sur matériels dédiés, outillage et documentation.Ce que j’ai fait (concret)
- Prise en main et utilisation du framework de tests interne (unitaires/acceptance) sur parcours d’enrôlement & réseau.
- Écriture/amélioration de scripts Bash (déploiement, collecte de traces, contrôles) + transferts scp.
- Exécution de campagnes de tests sur bornes et équipements buralistes ; remontée d’anomalies et reporting.
- Contribution au workflow d’automatisation existant et à la documentation/SOP pour l’équipe SysOps.
- Support bas niveau : OS/containers, connectivité vers backends, prérequis d’auth/autorisation.
EnvironnementLinux/Bash, Docker (containers côté device), scripts déploiement, AWS/IoT (contexte), Fronts React sur équipements.ImpactProcess d’enrôlement et vérifications plus fiables et reproductibles, meilleure traçabilité des tests et réduction des retours récurrents liés aux prérequis des devices.Compétences pertinentes- Linux & Bash
- Tests fonctionnels / non-régression (sur équipements)
- Docker (côté device)
- Automation & scripting
- AWS/IoT (contexte d’intégration)
- EuronextTechnical QA Analystnovembre 2023 - juin 2024 (7 mois)Paris, FranceContexteÉquipe TQA sur applications de marché (ex. MTX/MTXD, PTB). Forte exigence performance/latence (réglementation MiFID II, rôle clé dans l'intégration de la banque italienne Borsa Italiana sur l'application Matrix Derivates - MTXD).RôleContribuer aux tests (E2E/perf), à l’outillage et à la reproductibilité des campagnes sur environnements de test.Ce que j’ai fait (concret)
- Rédaction/exécution de scénarios dans Jira/Xray ; gestion de jeux de données avec DBeaver.
- Lancement et suivi de jobs Jenkins ; utilisation de scripts Ansible pour déploiements sur envs de test.
- Collecte/lecture de KPIs (Kafka, métriques système/DB) et tableaux Grafana pour l’analyse.
- Contribution à la documentation (wiki GitLab) et à l’onboarding outillage.
- Environnement. Jenkins, Ansible, GitLab, Jira/Xray, DBeaver (SQL), Kafka, Grafana, AWS (EC2/S3), Bash.
ImpactCampagnes plus reproductibles, visibilité accrue via KPIs/dashboards, meilleure traçabilité des résultats.Stack & Compétences pertinentes- QA Automation / E2E & perf
- Jenkins / CI
- Ansible
- Kafka & observabilité (Grafana)
- SQL / DBeaver
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- Expert in Computer Science and Information SystemsIPSSI2023Expert in Computer Science and Information System (RNCP Level 7 – Master's Equivalent) – Valedictorian Specialization: Big Data, AI & Software Development