Mickaël Ponsolle

Plateforme cloud critique fortement interconnectée avec des partenaires externes, dans un environnement distribué en évolution constante.

La croissance des usages, des flux et des intégrations augmentait progressivement la complexité du système.

Intervention avec un objectif clair : rendre la plateforme plus lisible, plus autonome et plus prévisible face au changement.

Conception d'un microservice Java / Spring Boot pour automatiser les échanges partenaires.

Automatisations ciblées en Python pour réduire les actions manuelles récurrentes.

Mise en place de self-services Jenkins permettant aux équipes de déployer et gérer leurs environnements en autonomie.

Standardisation des déploiements via Terraform (Kafka Confluent, Apigee).

Observabilité avec Prometheus, Grafana et OpenTelemetry.

Renforcement de la résilience via Cloudflare.

Plateforme plus lisible, autonomie accrue des équipes, déploiements plus prévisibles, capacité à intégrer de nouveaux flux sans alourdir le système.

𝘌𝘯𝘷𝘪𝘳𝘰𝘯𝘯𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵 𝘵𝘦𝘤𝘩𝘯𝘪𝘲𝘶𝘦 : Kafka, Apigee, Java, Python, Terraform, Kubernetes, Cloudflare, Prometheus, OpenTelemetry, Grafana, Elastic, Google Cloud Platform (GCP), ArgoCD, Rancher, Github, Jenkins

Mission courte de renfort sur une plateforme IoT critique (suivi de vélos à assistance électrique), architecture microservices et flux événementiels.

Intervention ciblée sur l'intégration d'une nouvelle fonctionnalité sans perturber les flux existants ni alourdir le système — contrainte d'architecture et de delivery respectée.

Fonctionnalité livrée dans les délais, sans régression.

𝘌𝘯𝘷𝘪𝘳𝘰𝘯𝘯𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵 𝘵𝘦𝘤𝘩𝘯𝘪𝘲𝘶𝘦 : Java, Kotlin, MQTT, AMQP, RabbitMQ, PostgreSQL, Angular, Python, GitHub Actions.

Mission de 8 mois sur un outil interne critique de gestion des ventes aux enchères, dans un contexte où le cycle d'évolution nécessitait davantage de fiabilité et de structuration.

Développement de fonctionnalités structurantes (imports en masse) et mise en place de tests automatisés intégrés à la CI/CD. Contribution à l'amélioration des pratiques de delivery : structuration des backlogs, workflow de pull requests, communication d'équipe.

Cycle de delivery plus fluide, plus lisible et mieux maîtrisé à l'issue de la mission.

𝘌𝘯𝘷𝘪𝘳𝘰𝘯𝘯𝘦𝘮𝘦𝘯𝘵 𝘵𝘦𝘤𝘩𝘯𝘪𝘲𝘶𝘦 : Java, Spring Boot, Hibernate, PostgreSQL, NuxtJS, Vue.js, JavaScript, Algolia, Mailjet, Maven, GitHub, GCP.