À propos de Atmane
Platform Engineer & Python Developer — 7 ans d'expérience sur des environnements critiques.
Je construis les plateformes qui permettent à vos équipes de livrer vite, bien et en toute sécurité : industrialisation CI/CD, standardisation des projets Python, orchestration Kubernetes, APIs FastAPI production-ready.
Chez Michelin, j'ai industrialisé la plateforme R&D et supprimé les frictions de déploiement pour plusieurs équipes de recherche. Chez Flowbird, j'ai fiabilisé un système embarqué supportant des millions de transactions quotidiennes sur le réseau RATP.
Mon terrain : les projets où fiabilité, sécurité et vitesse de livraison ne sont pas négociables.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Clermont-Ferrand (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- MichelinPlateforme Engineer/DevopsAUTOMOBILEavril 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 2 mois)Clermont-Ferrand, FranceMission : Industrialisation de la plateforme R&D et accélération du Time-to-Market.Situation : Les projets de recherche étaient ralentis par l'absence de standards logiciels et des processus de déploiement manuels, créant des frictions entre la conception et la mise en production.Actions :
- Standardisation (Golden Paths) : Conception de Starter Kits Python (Templates Cookiecutter) pour automatiser la structure des projets et garantir un démarrage normé dès le premier jour.
- Industrialisation CI/CD : Architecture de pipelines GitLab CI (multi-projets, triggers) intégrant la conformité logicielle : scans de sécurité et analyse de qualité via SonarQube.
- Développement & Cloud Native : Conception d’APIs sous FastAPI et orchestration d’environnements conteneurisés via Docker et Kubernetes.
Résultats & Impact :- Autonomie : Mise en place d'une Plateforme self-service adoptée par plusieurs équipes, éliminant la dépendance à l'équipe infra pour chaque nouveau projet.
- Qualité : Automatisation systématique des contrôles de sécurité et de conformité sur chaque nouveau projet.
- Productivité : Réduction significative du temps de setup projet, représentant une économie de plusieurs ETP à l’échelle du département.
- FlowbirdPython DeveloperTRANSPORTSseptembre 2021 - mars 2023 (1 an et 6 mois)25000 Besançon, FranceMission : Développement et fiabilisation des briques logicielles critiques du nouveau système billettique parisien (IDFM).Situation : Au sein de Flowbird pour le compte de Comutitres, l'enjeu était de concevoir un système embarqué ultra-robuste capable de gérer les flux de données de millions d'usagers quotidiens sur le réseau RATP.Actions :
- Développement Backend (Python/Flask) : Conception d'applications haute disponibilité pour terminaux billettiques en environnement contraint.
- IoT & Supervision : Mise en œuvre des protocoles MQTT (résilience des échanges) et SNMP (monitoring du parc matériel).
- Expertise Linux Embarqué : Fine-tuning système sous Debian et résolution de bugs de latence complexes pour garantir un service 24/7.
- Industrialisation : Automatisation de la qualité via Jenkins (tests unitaires/intégration) et conteneurisation des services avec Docker Compose.
Résultats & Impact :- Fiabilité : Réduction drastique du taux d'incidents logiciels sur les automates et valideurs en production.
- Modernisation : Migration réussie vers le nouveau standard de billettique d'Île-de-France, facilitant la maintenance du parc.
- Échelle : Déploiement d'une solution stable supportant des volumes de transactions massifs à l'échelle d'une métropole mondiale.
- Assystem,Ingénieur NLP / DataENERGIEjanvier 2020 - juillet 2020 (6 mois)Paris, FranceMission : Conception d'un POC R&D pour la rétro-ingénierie et la digitalisation des projets de démantèlement.Situation : Dans le cadre du démantèlement d'installations complexes, l'historique technique est souvent dispersé dans des décennies d'archives non structurées. L'objectif était de reconstruire intelligemment ces données pour les rendre exploitables.Actions :
- Extraction de données (OCR) : Mise en place d'une chaîne de traitement pour numériser et convertir les archives papier en flux de données textuelles.
- Analyse de données (NLP) : Utilisation de Spacy et du Topic Modeling pour identifier les événements techniques, les dates clés et les interventions majeures dans les documents.
- Structuration & Stockage : Modélisation d'une base de données MongoDB adaptée à l'indexation de contenus hétérogènes.
- Analyse Temporelle : Développement d'algorithmes pour corréler les informations extraites et reconstituer un historique cohérent.
Résultats & Impact :- Reconstitution du cycle de vie : Création d'une Timeline historique automatisée, permettant de retracer l'évolution de l'installation et des interventions passées.
- Aide à la décision : Transformation d'archives "mortes" en un outil de recherche chronologique pour les ingénieurs en charge du démantèlement.
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