Jordy Bayo

• Animation des réunions quotidiennes pour s'assurer que chaque membre de l'équipe partage ses progrès, identifie les obstacles et aligne ses priorités.

• Organisation et facilitation des réunions de planification de sprint, aidant l'équipe à décomposer le backlog en tâches réalisables et à définir des objectifs clairs pour chaque sprint.

• Conduite des réunions de revue de sprint pour évaluer les progrès réalisés, démontrer les nouvelles fonctionnalités aux parties prenantes et recueillir des retours constructifs.

• Animation des rétrospectives de sprint pour identifier les points à améliorer, célébrer les succès et élaborer des plans d'action pour les sprints futurs.

• Collaboration étroite avec le Product Owner pour prioriser les éléments du backlog en fonction de la valeur métier et des besoins des parties prenantes.

• Facilitation de la communication entre le Product Owner et l'équipe de développement pour s'assurer que les exigences sont clairement comprises et bien définies.

• Coordination des efforts entre les différentes équipes de développement, les ingénieurs réseaux, et les techniciens de maintenance pour assurer une intégration harmonieuse des différentes composantes du projet.

• Maintien d'une communication transparente et régulière avec les parties prenantes, fournissant des mises à jour sur l'état d'avancement du projet et répondant à leurs préoccupations et suggestions.

• Aide à identifier et à éliminer les obstacles qui pourraient entraver les progrès de l'équipe, facilitant ainsi une progression fluide du projet.

• Promotion d'une culture d'amélioration continue au sein de l'équipe en mettant en œuvre des pratiques et des outils agiles pour améliorer l'efficacité et la qualité des livrables.

• Supervision de la conception de l'architecture du système d'analyse réseau, assurant qu'elle répond aux besoins techniques et opérationnels de l'usine.

• Identifier et analyser les besoins d’automatisation et des déploiements applicatifs et Kube (JAVA ABJ, AKJ).

• Traduire les besoins fonctionnels en créant un CLI de déploiements interne avec Golang (une première à la Software Factory) permettant de passer de 30min à 3min en temps de déploiements applicatifs.

• Créer et maintenir les pipelines CI/CD pour le déploiement du code en utilisant GitLab CI sur des projets Golang.

• Développer les scripts pour générer des RPM et utilisé Trivy pour analyser les vulnérabilités des releases d'artéfacts destinées à la recette et prod.

• Orchestrer la transition des connaissances des développeurs partants, sécurisant l'expertise essentielle à travers la documentation détaillée et des sessions de partage. Cette initiative a facilité la migration vers des technologies plus récentes, en alignement avec notre stratégie d'évolution : passage de Red Hat 7 à Red Hat 8, adoption de GitLab CI en remplacement de Jenkins, remplacement de Nexus par Artifactory, et optimisation des déploiements via Ansible et Argo CD, etc.

• Créer les CLI permettant de faire des déploiements sur des cibles via Ansible Tower pour les développeurs avec Golang, Cobra et VIPER.

• Manager la migration de plusieurs outils internes anciens, et réduction de dettes techniques.

• Migrer les scripts dégénération RPM de Red Hat 7 vers Red Hat 8.

• Migrer les dépôts de code des Système d’information POC 2009 de compteur de gaz connecté de SVN et vers Git.

• Installer et configurer Squash AUTOM pour les équipes Corail, sur plusieurs clusters K8s.

• Créer KUIPER CLI un outil de déploiement qui automatise les tests, la construction d'artefacts AKJ et initie des déploiements via API Kuiper pour des applications Kubernetes avec Helm charts en fin de CI à la suite du succès de ADA CLI.

• Développer des scripts interagissant avec l'API Server de Kubernetes pour extraire les UID de Namespaces à partir de leurs noms et clusters associés.

• Déployer et assurer la maintenance de modèles d'apprentissage automatique en production, spécialisés dans la détection des maladies des plantes, garantissant ainsi leur performance et fiabilité continues.

• Créer et maintenir les pipelines CI/CD pour le déploiement du code en utilisant GitHub Action sur Flutter.

• Mettre en place un pipeline de Machine Learning pour transférer des images et vidéos terrains depuis un appareil vers le cloud, les stocker dans des buckets GCP, et alimenter un modèle sur GCP pour l'entraînement et la prédiction de maladies de plantes à partir des images fournies.

• Modéliser la base de données pour Firebase incluant Real Time Database et Firestore.

• Diriger la migration de données et d'infrastructure de Salesforce et Heroku vers GCP (Firebase), passant d'un modèle conceptuel SQL à NoSQL. Ce changement répondait à la nécessité d'optimiser pour un volume plus élevé de lectures (stream de données ML) que d'écritures et la flexibilité d'ajouter de nouveaux éléments aux tables sans devoir remanier le modèle à chaque fois.

• Réaliser cette migration en développant un script Python avancé. Ce script, exécuté en tant qu'administrateur, établissait des connexions à Salesforce et GCP, facilitant le transfert de données chaque samedi.

• Effectuer le refactoring du code Backend (Python).

• Concevoir et implémenter un processus CI/CD pour Flutter, permettant l'automatisation complète des phases de test, de compilation des APKs, et de génération de versions release. Cette initiative a amélioré l'efficacité du développement en garantissant des livraisons rapides et fiables, tout en minimisant les risques d'erreurs manuelles. Grâce à cette infrastructure, nous avons pu accélérer le cycle de release, offrant ainsi des mises à jour fréquentes et de haute qualité à nos utilisateurs finaux.

• Intégrer divers services GCP, comme Cloud Vision pour l'analyse d'images