À propos de Imed
Bonjour !
Je suis Imed, Cloud Architect ☁️, expert en Azure et en conception d'architectures robustes et scalables. Fort d’une expertise sur Terraform, DevOps, FinOps & GreenOps, j’aide les entreprises à concevoir, optimiser et sécuriser leurs infrastructures cloud.
Aussi, passionné par l'IA et le Machine Learning, je conçois des architectures GenAI & ML en intégrant Azure AI Foundry, Azure ML, Databricks & Kubernetes 🚀.
Mon objectif : industrialiser, automatiser et fiabiliser vos systèmes pour une scalabilité optimale et un contrôle des coûts.
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Expériences
- TotalEnergiesDevOps & Architecte Cloud GenAI – Accelerateur d'Innovation IA/MLmai 2025 - Aujourd'hui (1 an et 1 mois)Paris, FranceDans ma mission actuelle chez TotalEnergies, j'opère à l'intersection du DevOps, de l'architecture Cloud et de l'Intelligence Artificielle générative (GenAI). Mon rôle est d'industrialiser et de sécuriser des plateformes IA/GenAI multi-cloud (Azure et AWS), avec une forte emphase sur le CI/CD, l'Infrastructure as Code (IaC), la sécurité et le monitoring. Mes contributions techniques :Projets GenAI & LLM Hub
- Architecture & Déploiement Multi-Cloud : Conception et déploiement d'une plateforme unifiée pour l'accès aux Large Language Models (LLMs) (OpenAI, Mistral, Claude, Bedrock). Infrastructure provisionnée via Terraform (IaC) sur Azure Container Apps (ACA), Azure Function Apps, Azure AI Services, Azure Kubernetes Service (AKS), AWS Lambda. Gestion des ressources Cloud clés : Resource Groups, VNET, Subnets, Key Vault, Storage Accounts, Azure SQL, EventHub, Application Insights.
- Sécurité & Gouvernance API : Implémentation d'un API Manager centralisé avec Private Endpoints, NSG, RBAC, et gestion des identités (Managed Identities) via Azure Key Vault (versioning, secrets).
- FinOps & Optimisation : Mise en place de solutions de suivi de consommation et d'optimisation des coûts (ex: Provisioned Throughput pour LLMs).
- Exposition d'APIs Sécurisées : Développement d'Azure Functions pour délivrer des SAS tokens via Key Vault. Intégration avec APIGEE pour la gestion d'API.
- Enjeux GenAI : Sécurisation de la mise à disposition des données (via SAS tokens) pour l'entraînement/usage des modèles GenAI et ouverture contrôlée des API.
Gouvernance des Modèles Machine Learning- Déploiement, maintenance et traçabilité via Terraform
- Configuration Service Principals Azure & ARNs AWS
- Backend pour extraction de données sur Azure ML, Databricks
- Pipelines CI/CD GitHub Actions (déploiement, secrets, env)
- Automatisation, factorisation Terraform, alerting, gestion cycle de vie Cloud
- CHANELCloud GenAI Architectjanvier 2024 - mai 2025 (1 an et 4 mois)Neuilly-sur-Seine, FranceEn tant que'Architecte Cloud & GenAI, je pilote l’innovation Cloud CHANEL, en orchestrant la synergie Dev/Data/IA. J’accompagne la conception et l’industrialisation des architectures GenAI sur Azure, tout en optimisant la sécurité, la scalabilité et l’éco-efficacité des infrastructures. Voici quelques actions mises en oeuvre :🚀 Pilotage & Synergie Cloud
- Coordination de l’équipe Cloud Innovation
- Alignement Dev/Data/Cloud et diffusion des best practices
🧠 Architectures IA & GenAI sur Azure- Conception et déploiement de solutions GenAI et AI
- Intégration de Azure AI Foundry, AI Search, Machine Learning & Databricks
- Définition du Blueprint GenAI : Infrastructure, Data, IA, Sécurité, Intégration
💰 FinOps & GreenOps- Optimisation des coûts et de l’éco-efficacité des infrastructures Azure
🔒 Sécurité & Gouvernance- Security by Design avec Azure Security Center & Defender for Cloud
- Gestion des identités et accès avec Entra ID
📈 Déploiement & Scalabilité IA- Industrialisation des modèles avec AML, Azure Functions & AKS
- Devoteam M CloudCloud Solutions Architectseptembre 2022 - janvier 2024 (1 an et 4 mois)Levallois-Perret, FranceEn tant qu'Architecte Cloud, j’ai intégré une équipe technique avec pour mission d’accompagner les développeurs et AI engineers dans la conception et l’industrialisation de leurs projets Gen AI & ML sur Azure. Mon rôle est de créer le concept d'une plateforme GenAI de bout en bout sur Azure, en structurant l'architecture autour de services cloud scalables et sécurisés. Nous avons intégré Azure AI Search, Openai Service pour optimiser la gestion des modèles et améliorer les performances via RAG. La plateforme repose sur une base vectorielle (Cosmos MongoVCore) optimisée pour la gestion des connaissances et un monitoring avancé avec Azure Monitor et App Insights. L'infrastructure a été industrialisée avec Terraform et Kubernetes, garantissant scalabilité, performance et sécurité pour les cas d’usage IA.🔹 Principales missions :
- Définition & déploiement d’architectures scalables pour les projets Gen AI et ML sur Azure
- Industrialisation des workflows IA avec Kubernetes, Azure Machine Learning et Terraform
- Optimisation des performances et des coûts des workloads IA avec FinOps & GreenOps
- Mise en place de pipelines CI/CD intégrant les meilleures pratiques DevOps pour le déploiement et la gestion des modèles IA
- Sécurisation des environnements cloud avec Azure Security Center, Defender for Cloud et Entra ID
- Gouvernance et gestion des données avec Azure Databricks & Unity Catalog
- Déploiement de services backend en architectures serverless via Azure Functions & Web Apps
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KN
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Formations
- Master 2 Réseaux et TélécomsUniversité Pierre et Marie Curie Paris 6 et Université technique de Berlin2017
- Master 2 Double Degree : Digital Innovation & EntrepreneurshipEIT2017
Certifications
- Azure Solutions Architect ExpertPearson VUE2021
- Azure Administrator Associate (Legacy)Pearson VUE2019