Tony Lefebvre

Leader mondial de la gestion du Trafic Aérien,Thales Air Mobility Solutions équipe plus de 170 pays de solutions Radar et logicielles permettant chaque jour à des millions de passagers d’arriver à leur destination en toute sécurité et sans retard.

La densification sans précédent du trafic aérien, l’occupation des espaces de basse altitude par des engins sans pilote (drones) et l’optimisation de la consommation d’énergie requierent des solutions digitales plus écologiques et plus efficaces.

Pour relever ces défis nos équipes conçoivent des systèmes et développent des algorithmes d’IA visant à aider à la prise de décision en temps réel tout en respectant les contraintes de sécurité liées au monde de l’aéronautique.

Rôle

En rejoignant l’une des Squad Agiles dans un rôle de Tech Lead Aviation Data, vous participerez au développement de notre plateforme de données d’aviation ayant pour but d’aider les entités responsables du trafic aérien à la prise de décision grâce à l'agrégation, l’intégration et le traitement de différent types de données (trafic aérien, trafic drone, météo, surveillance, cartographiques, design de l’espace…). Le rôle de Tech Lead Aviation Data Engineer « Airspace » pilote le développement logiciel sur les données de structuration de l’espace aérien : volume, sectorisation, capacité, données de description (aéroports, pistes, couloirs aériens, volumes spéciaux drones…).

Responsabilités
• Construire, porter la vision technique du produit plateforme « Aviation Data » et piloter les choix technologiques et d’évolution de l’architecture
• Piloter le design, le développement des composants de vos micro-services, APIs, business-logic et Data Storage
• Piloter l’implémentation des algorithmes de machine learning sur les données d’aviation
• Accompagner l'équipe dans les bonnes pratiques de développement logiciel, en collaboration avec l'équipe QA (TDD, revues de code, pair-programming etc.)
• Fluidifier la communication tant avec les développeurs de la squad qu’avec les autres Tech lead et collaborer avec notre Lab IA et nos Data Scientists sur le domaine Aviation
• Faire de la veille et se former aux technologies les plus pertinentes pour notre plateforme d’aviation afin de continuer à innover
• Piloter la mise en place, le suivi et l’amélioration continue des pratiques de développement de l’équipe

TÂCHES
Mener l’industrialisation d’une plateforme de collecte et d’augmentation de données d’aviation sur le domaine « Airspace ». Eg. Mise en place des pratiques et des outils de monitoring, de logging et de IAM dans un environnement Azure containerisé / orchestré (AKS). Output 1: Outils et pratiques d’industrialisation de la plateforme (20/12/2019)
Mener le cadrage avec le PM/PO et le développement de nouvelles features sur le domaine airspace : gestion des « local airspace data », ajout de nouveaux airspaces (EU/Worlwide), mise en place d’un service de géo positionnement pour les drones. Output 2 : New features Airspace data developped (31/01/2020)
Mener une étude de maturité sur notre architecture (API framework springboot / « event driven » architecture avec Kafka) pour permettre la montée en charge de la plateforme. Output 3 : Etude d'architecture API & Data streaming scale-up performance (20/12/2019)
Piloter la squad de développement back-end (java/springboot) : participez aux rituels agiles, coacher les développeurs moins expérimentés, participer à la veille technique de l’équipe. Output 4 : Revue de performance d'une squad de 4 dev (31/01/2020)

HEA has been providing software for cost-effective community energy efficiency programs since 2011. HEA software has automatically analyzed smart meter data for more than 6,000 residents of homes, condos, apartments and manufactured homes. HEA is a self-funded startup based in Silicon Valley.

I implemented the Dr. Power application for HEA. The technologies used were Spring 3 using Spring Boot. I designed and implemented the REST/JSON API which is exposed to a browser client (drpower.hea.com) and both mobile apps (iOS and Android).

Last task with HEA, I changed my role from tech lead to DevOps, and I automated every projects to use AWS CodeBuild and CodeDeploy. I used my knowledge of various technologies like Python, Java, node.js, Maven, Gradle to match with Cloud technologies offered by AWS.

Technologies involved:
Python, Java, REST/API, AWS CodeBuild CodeDeploy, S3, EC2 and ECS, Docker.