Description

Ingénieur DevOps et Architecte AWS, j’accompagne les entreprises dans la conception, l’industrialisation et l’optimisation de leurs plateformes Cloud & Data. Mon objectif : bâtir des infrastructures scalables, sécurisées et orientées performance tout en automatisant les processus de déploiement et d’exploitation.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

CANAL+
Architect DATA / devops AWS
TÉLÉCOMMUNICATIONS
septembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 9 mois)
Issy-les-Moulineaux, France
l’objectif de la mission est l’industrialisation des processus DevOps autour de GitLab et AWS afin d’automatiser la gestion des projets, des accès, des pipelines et des déploiements.
Mise en place d’une infrastructure DevOps autour de GitLab et AWS via Terraform (groupes, projets, utilisateurs, permissions).
Gestion centralisée des rôles et accès utilisateurs avec AWS SSO.
Conception de pipelines GitLab multi-technologies
Création et gestion d’images Docker dédiées aux pipelines CI/CD.
Automatisation des structures de projets avec Cookiecutter.
Mise en place d’une infrastructure GitLab Runner sur ECS avec Terraform.
Implémentation de la construction d’images Docker multi-architectures (ARM64 et AMD64).
Déploiement d’Airflow 2 sur ECS Fargate.
Transformation digitale migration vers AWS: Principal Data Architect ayant pour tâche de concevoir les architectures des data plateformes
Gérer une équipe de 5 personnes (1 Devops Leader (1 FTP France), 3 Data Engineers France (6 FTP Vietnam) et 1 Business Analyst (1 FTE, France)
Établir et maintenir une pratique d'architecture de données matures.
Traduire les exigences métiers en spécifications techniques.
Définir le cadre, les normes et les principes de l'architecture des données.
Définir l'architecture de référence, un modèle que d'autres membres de l'organisation peuvent suivre pour créer et améliorer des systèmes de données.
Définir les flux de données, quelles parties de l'organisation génèrent des données, lesquelles ont besoin de données pour fonctionner, comment les flux de données sont gérés et comment les données changent au cours de la transition.
Collaborer et coordonner avec les multiples départements, parties prenantes, partenaires et fournisseurs externes autour des objectifs organisationnels.
Animer la communauté d’architectes sur les technologies et les pratiques d’architecture
Docker Terraform Gitlab CI/CD Amazon Web Services
PMU
AWS Cloud ingénieur / Backend developper
DIVERTISSEMENTS & LOISIRS
septembre 2017 - septembre 2021 (4 ans)
Paris, France
Mise en place d’un système générique d'ingestion de données en utilisant principalement Scala Spark, Kafka, Akka et play
Mise en place d’un système générique d'ingestion de données en utilisant principalement Scala Spark, Kafka, Akka et play
Conception et développement d’une application d’ingestion de données
Evolution sur une application d’acquisition de données depuis le SFTP vers le cluster
Conception et évolution sur un ETL SCALA/Spark
Conception et développement d’une application d’acquisition de données depuis Un web service avec SCALA (AKKA et Play et cats)
Mise en place d’un pattern observateur de logs sur les applications sur le cluster
Gestion des versions et des déploiements
Conception et développement d’un consumer de transactions provenant du serveur de jeux.
Réception de la notification de transaction au format Avro, SER/DES à l’aide du Schema registry.
Création et envoie de l’output notification vers une stream (Kafka SCALA/KAFKA STREAM/ APLAKA)
Conception et création d’une application SCALA/SPARK générique d’anonymisation GDPR
Consolidation des données (CDH)
Création des données consolidées (socle) avec Scala/Spark
Mettre en place un KAFKA connectors sur des bases de données oracle et sink sur le HDFS.
Création d’une application de sink des données.
Ordonnancement des applications avec Control M
Supervision des applications sur la PROD et gestion d’incident.
Mises en production
Migration vers cloud AWS
Migration des applications sur AWS/EMR.
Installation et configuration des instances EC2 (Amazon Linux)
Modification des policy attachés au ressources IAM en appliquant les bonne recommandations de sécurité
Mise en place d’un MSK connector avec authentification IAM avec le schéma registry associé
Ordo sur Airflow
Gestion d’une chaîne CI/CD: Github, Jenkins et Code Pipeline.
Mise en place des outils de sécurité pour assurer la gestion du Monitoring: CloudWatch, CloudTrail
Amazon Web Services (AWS) Terraform scala Gitlab CI/CD Docker
Le Groupe La Poste
Data Ingénieur
SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
février 2017 - septembre 2017 (7 mois)
Missions
Ingestion et création des données consolidées avec SCALA/SPARK
• Ingestion de flux de données.
• Préparation et nettoyage des données.
• Mise en place d'un pattern ELT (Extract Load Transform).
• Développement des pipelines de traitement optimisé en utilisant le Framework SPARK (API DATAFRAME)
• Consolidation des données de plusieurs sources.
• Collecter et analyser en temps réel des données.
• Mise en place de mécanisme d'auto-contrôle sur le Smart Lake.
• Recette et résolution de bugs
• Présentation du produit aux clients
• Rédaction des spécifications techniques et fonctionnelles
• Ordonnancement des jobs sur Airflow.
• Participation à la modélisation
• Travail en méthodologie Agile