À propos de Wajdi
Ingénieur DevOps & Architecture Data/Cloud avec 12 ans d'expérience dans la conception,
l'implémentation et l'optimisation d'infrastructures cloud robustes et hautement disponibles.
Spécialisé dans la gestion des données sur le Cloud, cycle de vie des applications (CI/CD) et la migration vers des architectures modernes.
Solide expertise sur Google Cloud Platform, avec une maîtrise des pratiques Infrastructure as Code (IaC) (Terraform, Ansible).
Je peux vous accompagner si vous :
- Lancez un nouveau projet dans le cloud
- Migrez des applications existantes vers le cloud
- Cherchez à renforcer la stabilité/fiabilité de vos applications cloud-based
J'accompagne mes clients dans la structuration/exploitation de leurs données dans le cloud (GCP, AWS etc.) avec deux objectifs: maximiser la fiabilité des infrastructures et optimiser les coûts opérationnels tout en respectant les directives fonctionnelles (business requirements).
+10 ans d'expérience durant lesquels j'ai pu accompagner +20 clients (Grands groupes, Startups & PME) dans l'implémentation de leurs plateformes de données sur le Cloud et la migration de leurs workloads vers le cloud: Bases de données, APIs, Applications web etc.
Concrètement, mon expertise vous sera utile si :
➡️ vous cherchez à tirer profit des plateforme cloud GCP/AWS à moindre coûts,
➡️ vous migrez vers le cloud et vous souhaitez partir sur des bonnes bases,
➡️ vous souhaitez réorganiser votre base de code,
➡️ vous souhaitez simplifier/standardiser votre stack technologique,
➡️ vous souhaitez coacher vos développeurs sur les bonnes pratiques de code et de sécurité.
Spécialisation
Architecture, Platform Engineering, Cloud, Data, Microservices, Gitflow, CICD, revue de code et coaching des développeurs.
Outils/technologies/plateformes:
GCP AWS Gitlab Github Terraform Ansible Python SQL Docker Kubernetes Bigquery Snowflake
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Clermont-Ferrand (jusqu’à 50 km), Nantes (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km)
Expériences
- RenaultLead Cloud DevOpsAUTOMOBILEjanvier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 5 mois)Boulogne-Billancourt, FranceEn tant que Lead Devops chez Renault digital, mes principale tâches sont :
- Conception et implémentation des pipelines de CICD sur Gitlab CI et Cloud Build (GCP).
- RUN les outils d'intégration python et terraform (pylint, mypy, black, fmt etc.) pour assurer la bonne qualité du code.
- RUN les tests unitaires, fonctionnels et d'intégration pour minimiser les bugs en production.
- BUILD des images docker en utilisant Kaniko
- BUILD des artefacts d'exécution (configs, binaires, etc.)
- DEPLOYER des objets kubernetes sur GKE (en utilisant kustomize)
- APPLIQUER le code terraform pour gérer les ressources sur Google Cloud Platform.
- Créer des ressources GCP à l'aide de terraform (jeux de données et tables BigQuery, comptes de service, buckets GCS, moteur de calcul, instances Notebook, réseaux et sous-réseaux, etc.)
- Correction des problèmes liés aux états terraform corrompus (lorsque l'état terraform ne reflète plus le code).
- Révision du code et approbation des PR
- Diffusion des meilleures pratiques de développement (tests unitaires, couverture des tests, séparation des préoccupations (SoC), etc.)
- Refactoring du code pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.
- Aider les développeurs à adopter la méthodologie GitOps.
- Principes SRE (Monitoring, Error Budget, SLO, SLA, SLI etc.)
- Traiter et résoudre les problèmes et alertes de sécurité détectés par l'instance Cloudguard qui a été déployée au niveau de l'Organisation.
- Assurer le respect du principe du moindre privilège dans la hiérarchie des ressources des GCP.
- Autobiz (Groupe Stellantis)Architecte Data Platform (GCP)AUTOMOBILEavril 2022 - décembre 2024 (2 ans et 9 mois)Courbevoie, FranceDans le cadre de la migration du stack technologique de l'entreprise vers le cloud, ma mission etait de proposer et d'implémenter une architecture d'une data plateforme hébergée sur Google Cloud Platform.La mission couvrait :
- Choix des solutions cloud adaptée aux besoins du métier
- Implémentation des framework de traitement data ETL (Extract, Transform, Load)
- Implémentation d'un Data lake connecté aux réseaux on-prem de l'entreprise.
- Chaine CICD sur gitlab conformes au normes de sécurités de GCP
- Coaching des developpeurs sur les nouveaux processus de developpement et sur les bonnes pratiques GitOps
- Synchronisation automatique entre le fournisseur d'identitié officiel de l'entreprise (Active Directory) et l'organisation cloud de l'entreprise sur GCP.
- Orchestration des jobs de traitement de données.
- Installation des outils de monitoring des workloads et workflow de traitement de données.
- SERVIER MONDELead Data EngineerINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEoctobre 2020 - mars 2022 (1 an et 6 mois)Paris, France2 projets :Outil de création de pipelines d'ETL (Python, Apache Beam & Dataflow) pour des données médicales.Design, build & deploy d’un environnement d’analyse de donnéesPROJET 1Design, build & deploy d’un environnement d’analyse de données sur la platform cloud du groupe pour la centralisation du traitement des études cliniques :➔ Stockage high availability des datasets (GCS)➔ Mise en place d’un système de data catalogue (Fast API)➔ Gestion de permissions et d’autorisations➔ IaaC pour la gestion des ressources (Buckets GCS, Service Accounts, GKE, Datasets BigQuery) avec TerraformPROJET 2Sur la Data Platform du groupe (Google Cloud Platform) :➔ Implémentation des pipelines d'ETL (Python, Apache Beam & Dataflow) pour des données médicales issues des bases de données externes.➔ Création de graphe (Neo4j) liant différents éléments récupérés grâce aux pipelines ETL (traitements, publications scientifiques, maladies, gènes etc.)➔ Mise en place des pipelines de CICD (Cloudbuild)➔ Automatisation / Scheduling des jobs d'ingestion et d'ETL (Argo Workflow)➔ Maintenance des bases de données (ElasticSearch et Neo4j déployées sur Kubernetes)➔ IaaC pour la gestion des ressources (Buckets GCS, Service Accounts, GKE, Datasets BigQuery) avec Terraform
Avis
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