Yanice Youbi

Au sein de l’équipe transverse Workflows (1 team lead, 1PO, 1tech lead, 4dev, 1 QA), gérer la refonte,

l’amélioration et la migration du système d’authentification legacy vers Keycloak.

Réalisations :

‣ Animation Agile : Participation active et animation des cérémonies agiles, favorisant l'efficacité et la collaboration d’équipe.

‣ Authentification sécurisée : Déploiement d'un serveur d'authentification Keycloak dans une

architecture microservices, migration et amélioration des processus d’authentification existants vers

Keycloak avec création de flux d'authentification personnalisés (SAML & OIDC) et gestion multi-realm.

‣ Renforcement de la sécurité : Implémentation de l'authentification à deux facteurs (2FA) via OTP,

TOTP (sms, mail, app), et intégration avec divers fournisseurs d'authentification (Google Workspace,

Pro Santé Connect, Gitlab). Application des recommandations de l'ANS pour la sécurité des mots de

passe et mécanismes anti brute force.

‣ Gestion avancée des utilisateurs : Migration des comptes utilisateurs, gestion des sessions et tokens,

introspection, impersonation, et gestion des rôles.

‣ Personnalisation : Customisation des thèmes Keycloak pour une expérience utilisateur cohérente et

intégrée.

Au sein de l’équipe Catalogue (1 team lead, 2PO, 2tech lead, 5dev, 3QA), dans une architecture

microservices, exposer les apis de gestions des référentiels à destination des consommateurs.

Réalisations :

‣ Centralisation du référentiel photo : Création d'une solution centralisée pour le référentiel photo

Monoprix courses avec Cloudflare. Développement d'une API dédiée à la consultation des données et

optimisation de la gestion des assets visuels.

‣ Intégration de référentiel de produits : Réalisation de l'interopérabilité entre le catalogue Monoprix

courses et les plateformes de livraison UberEats et Deliveroo par l'utilisation de leurs API respectives,

facilitant ainsi un échange de données fluide et efficace pour une meilleure visibilité et disponibilité de

nos produits sur ces plateformes.

‣ Maintenance des microservices : Prise en charge de la maintenance évolutive et corrective des

microservices, garantissant leur performance optimale et leur alignement avec des besoins métier

changeants.

‣ Développement et assurance qualité : Engagement dans les cycles complets de développement,

incluant la révision de code, les déploiements et l'intégration continue (CI), assurant ainsi la qualité et

la fiabilité des livrables.

‣ Tests unitaires : Conception et mise en œuvre de tests unitaires, principalement avec Jest, pour

valider la fiabilité et la robustesse du code produit.

‣ Gestion de la dette technique : amélioration continue de la base de code, mise en place de

workshops/masterclass entre développeurs.

‣ Méthodologie Agile : Participation active aux cérémonies, adoption et promotion des principes agiles.

(́) A destination des laboratoires pharmaceutiques, permettre d'alerter l'ANSM (agence nationale de sécurité du médicament) sur la rupture de stock de médicaments d'intérêt thérapeutique majeur. A l'échelle nationale, permettre d'anticiper une pénurie de médicaments sur un vaccin ou un médicament. Le challenge est de fournir une vision transverse pour différents laboratoires.

• Alerting vers les laboratoires et l'ANSM

• Mise à disposition de Dashboards via une solution DWH

• Création d'un templating de requêtes SQL Stack : Angular 9, Spring, PostGres ́() Dans le cadre d'un projet de recherche fondamentale, à destination des médecins oncologues, mise en place de solutions digitales dans une démarche R&D sur la base de Data structurée et non-structurée. Sur la base de critères médicaux et socio-démo, retrouver des populations similaires afin de mettre à dispo des outils d'analyse et de réconciliation Data.

• Récupérer les données des CHU de Limoges et périphérie

• Réconcilier les données des patients de ces centres afin de créer des profils patients anonymisée

• Permettre aux médecins de visualiser les profils

• Créer des jeux de données de patients Challenges techniques :

• Hétérogénéité des référentiels de données (un SI par centre),

• Création d'un nouvel algorithme statistique permettant de dédoublonner des patients traités dans plusieurs centres