Alexandre Garden

🧑‍💻 Contexte de la mission

Participation au développement et à la maintenance de plusieurs plateformes Cloud-native au sein d’un environnement multi-cluster Kubernetes hébergé sur OVH Cloud.

Le tout combinant infrastructure automatisée, orchestration Kubernetes et services backend en Go.

Les projets visent à fournir des environnements isolés, scalables et automatisés pour des usages pédagogiques, scientifiques et IA-ops.

⚙️ Principales réalisations

•🌩️ Infrastructure Cloud automatisée avec Terraform, Ansible et Packer (provisionnement, scaling, mise à jour)

•🐳 Orchestration Kubernetes : gestion de plusieurs clusters (Helm, ArgoCD, Prometheus, Vault, NGINX Ingress)

•🚀 Déploiement applicatif complet : plateformes éducatives, services d’IA, modèles d’inférence, pipelines ML et outils internes

•💻 Développement backend et outils internes en Go, Java, et JavaScript pour la gestion des containers et la communication inter-services

•🧠 Projet MyDocker : création d’une plateforme de containers pédagogiques intégrée aux LMS (Docker Swarm → Go + Java + Angular)

•🤖 Projet IA-ops (type ILaaS) : déploiement d’environnements d’inférence de modèles LLM (Mistral, Llama, Qwen, GPT) sur plusieurs clusters, supervision, et scalabilité GPU

🔐 Résultats et impact

•Infrastructure reproductible et évolutive

•Déploiement et provisioning automatisé d’applications complexes via CI/CD

• Scalabilité multi-cluster optimisée pour les workloads applicatifs et IA

•Synergie entre infrastructure et développement Go pour une meilleure intégration opérationnelle

•Mise en place d’un socle DevOps durable pour les futures plateformes IA et pédagogiques

🎯 Contexte de la mission

Développement, mutualisation et industrialisation d’outils pour plusieurs services techniques, dans un cadre multi-service et agile. L’objectif : transformer des outils isolés en véritables services réutilisables, partagés et opérationnels.

⚙️ Principales réalisations

• Conception d’outils DevOps en Go et Python, répondant aux besoins de plusieurs équipes internes.

• Refactoring et mutualisation d’outils existants pour les convertir en services centralisés déployables.

• Adoption de l’approche Configuration as Code : pipelines Jenkins, scripts groovy, intégration CI/CD (GitLab CI/CD) pour automatiser les roll-out.

• Conteneurisation de services à l’aide de Docker/Podman pour standardisation et déploiement rapide.

• Travail agile avec les équipes métier-technique, pour garantir l’usage, l’intégration et la qualité des outils.

📌 Impact & résultats

• Mutualisation accrue des outils internes, réduction des redondances et amélioration de la maintenabilité.

• Automatisation et déploiement plus rapide des services DevOps, réduction des tâches manuelles.

• Meilleure intégration entre développement et exploitation : une plateforme d’outils DevOps plus homogène, évolutive et fiable.

🎯 Contexte de la mission

Installation, configuration et support d’environnements virtualisés, puis développement d’une API et d’une interface utilisateur pour un serveur LDAP. L’objectif : moderniser l’infrastructure, automatiser les processus de déploiement et fournir une solution web-accessible pour la gestion des identités.

⚙️ Réalisations principales

• Mise en place de machines virtuelles sous VMware ESXi : installation, configuration et support opérationnel

• Développement backend en Node.js (Express) pour un serveur LDAP et création d’une interface web en Vue.js

• Création et gestion d’un pipeline CI/CD avec Jenkins, conception de scripts Groovy en Configuration as Code

📌 Impact & résultats

• Passage d’une infrastructure manuelle à une plateforme plus automatisée

• Meilleure gestion des identités grâce à l’API + interface web, facilitant l’accès et l’administration

• Mise en place d’un process pipeline CI/CD qui a réduit les tâches manuelles et amélioré la réactivité des mises à jour