💼 Expériences¶

Freelance - 🗓️ Juillet 2023 -> …¶

Loft Orbital - MMS - Developpeur Python

  • 🗓️ DĂ©cembre 2023 -> …

  • 🛠️: PythonDjangoGrapheneDocker GCP

  • đź‘Ą: 5 Membres, 1 Manager

  • đź’»: DĂ©veloppeur Python

Contexte

Loft Orbital est une entreprise qui propose une solution d’infrastucture spatial en tant que service. L’Equipe MMS travail sur le service d’elaboration du plan d’execution (orchestration) qui sera réaliser prochainement par un satellite ainsi que le systeme de requete.

RĂ©alisation

DĂ©veloppement de composant Ground Software:

  • API GraphQL

  • Architecture Applicative

  • Correction de bug

  • AmĂ©lioration des pratiques de dĂ©veloppement

Equipe Infrastructure - Platform Engineer

  • 🗓️ Juillet 2023 -> Juillet 2023

  • 🛠️: PythonGithubActionPulumi AWSPydantic

  • đź‘Ą: 5 Membres, 1 Manager

  • đź’»: Platform Engineer

Contexte

Afin d’accompagner les équipes de développements, l’équipe infrastructure met en place les éléments d’infrastructure et d’automatisation des déploiements nécessaire a l’éxecution des applicatifs.

RĂ©alisation

Réalisation des briques devops pour le déroulement du projet

  • Règle de protection des branches

  • CI (Test unitaire + coverage, linter, sĂ©curitĂ© …)

  • CD: dĂ©ploiement selon environement et branche

  • github action, reusable workflow, …

Mise en place de l’infrastructure as code (Pulumi)

  • mise en place d’un framework d’organisation pour l’IaC

  • Ecriture et test de stack pour diffĂ©rent projet

Extia - 🗓️ Fev. 2020 -> Juin 2023¶

Equipe Infrastructure - Platform Engineer

  • 🗓️ Avril 2023 -> Juillet 2023

  • 🛠️: PythonGithubActionPulumi AWSPydantic

  • đź‘Ą: 5 Membres, 1 Manager

  • đź’»: Platform Engineer

Contexte

Afin d’accompagner les équipes de développements, l’équipe infrastructure met en place les éléments d’infrastructure et d’automatisation des déploiements nécessaire a l’éxecution des applicatifs.

RĂ©alisation

Réalisation des briques devops pour le déroulement du projet

  • Règle de protection des branches

  • CI (Test unitaire + coverage, linter, sĂ©curitĂ© …)

  • CD: dĂ©ploiement selon environement et branche

  • github action, reusable workflow, …

Mise en place de l’infrastructure as code (Pulumi)

  • mise en place d’un framework d’organisation pour l’IaC

  • Ecriture et test de stack pour diffĂ©rent projet

Réfentiel de donnée - Lead. Tech.

  • 🗓️ Septembre 2022 -> Avril 2023

  • 🛠️: PythonGithubActionPulumi AWSPydanticPostGres

  • đź‘Ą: 2 DĂ©veloppeurs, 1 Lead. Tech., 1 PO

  • đź’»: Lead. Tech.

Contexte

L’entreprise Bimpli est un aggrégateur de service pour les salariés. Dans un but de centralisation, qualification et uniformisation de la donnée, celle-ci a souhaité mettre en place un système de management de la donnée (MdM) dans un ecosystème AWS.

Les équipes sont organisé selon un train SAFe.

RĂ©alisation

Garantir la qualité du code

  • Mise en place de bonne pratique de code

  • Architecture logiciel

  • Mise en place Test unitaire, linter, analyse statique de sĂ©curitĂ© …

  • Utilisation de localstack pour les tests

Réalisation des briques devops pour le déroulement du projet

  • Règle de protection des branches

  • CI (Test unitaire + coverage, linter, sĂ©curitĂ© …)

  • CD: dĂ©ploiement selon environement et branche

  • github action, reusable workflow, …

Mise en place de l’infrastructure as code (Pulumi) sous la supervision de l’équipe infra

  • mise en place d’un framework d’organisation pour l’IaC

  • Ecriture et test de l’ensemble des stacks

Framework data - Expert/Lead. Python

  • 🗓️ DĂ©cembre 2021 -> AoĂ»t 2022

  • 🛠️: PythonGitlabCIGithubActionDask

  • đź‘Ą: 7 DĂ©veloppeurs, 1 Lead. Tech., 1 Lead. Python

  • đź’»: Lead. Python

Contexte

Dans un soucie d’harmonisation de l’existant, l’ESA (European Spatial Agency) souhaite la réalisation d’un framework double usage en python:

  • pour la crĂ©ation d’algorithme de traitement de donnĂ©e satellitaire pour l’usage de l’ESA

  • pour la manipulation de donnĂ©e satellitaire par une personne quelconque.

L’outil doit fournir:

  • une interface standardisĂ© pour accĂ©der a diffĂ©rent type de donnĂ©e (zarr, netcdf, cog, …), sur diffĂ©rent système de fichier (s3, local, …) de manière lazy.

  • un système de calcule distribuĂ© par graphe.

  • diffĂ©rentes mĂ©thodes de dĂ©clenchement des algorithmes (CLI, REST, …)

  • un mecanisme de trace et de log.

RĂ©alisation

DĂ©veloppeur python:

  • Mise en oeuvre du module d’accès aux donnĂ©es

  • Mise en oeuvre du module de traitement de la donnĂ©e

  • Python 3.9

  • Dask pour l’accès lazy des donnĂ©es.

Lead Python:

  • Encadrement partiel et support des autres dĂ©veloppeurs

  • Test unitaire et test d’intĂ©gration => utilisation de Pytest et de Hypothesis.

  • Respect du « Python array API standard » pour l’interface des donnĂ©es.

DevOps:

  • IntĂ©gration CI/CD dans diffĂ©rent environment (github/gitlab)

  • mise en place de l’environement de dĂ©veloppement : pre-commit, outil d’analyse de securitĂ©, linter, formatter…

  • mise en place du système d’auto gĂ©nĂ©ration de la documentation

  • IntĂ©gration gitlab / sonarqube

Visualisation de donnée - Développeur Web

  • 🗓️ Janvier 2021 -> DĂ©cembre 2021

  • 🛠️: PythonDjangoFastAPI PostGresTerraformAzure

  • đź‘Ą: 3 DĂ©veloppeurs, 1 Lead. Tech., 1 Scrum master, 1 PO

  • đź’»: DĂ©veloppeur

Contexte

Dans le but d’apporter a ses client la meilleur expérience possible, BVA propose, en plus de ces outils de collecte, un outils d’analyse de la satisfaction client continue afin de proposer des axes d’améliorations.

RĂ©alisation

Amélioration de l’existant et ajout de feature

  • Factorisation du code par crĂ©ation de package python

  • AmĂ©lioration du code existant par polymorphisme d’hĂ©ritage et paramĂ©trĂ©.

  • Apport d’une expertise de dĂ©veloppement python

  • AmĂ©lioration des performances pour Azure function et base de donnĂ©e (pool de connection)

  • StratĂ©gie de mise a disposition de l’information (API)

Amelioration de la CI/CD

  • Ajout de vĂ©rification d’impact de securitĂ© : bandit

  • AccĂ©lĂ©ration de la pipeline

  • Test Behave

  • Maintien des dĂ©pendances

Maintien de l’infrastructure

  • Infrastructure sur Azure

  • Maintien de l’infrastructure Kubernetes

  • Azure function

  • Azure web app

  • AmĂ©lioration de l’infrastructure - factorisation

Integration SSO

  • Management OKTA

  • Aide a l’intĂ©gration client

Recensement Agricole - DĂ©veloppeur Web

  • 🗓️ Mars 2020 -> Janvier 2021

  • 🛠️: PythonDjango PostGresAzure

  • đź‘Ą: 3 DĂ©veloppeurs, 1 Scrum master, 1 PO, 1 UX-UI

  • đź’»: DĂ©veloppeur

Contexte

Dans le cadre du recensement des exploitations agricoles par le ministère, la réalisation d’un portails pour les exploitants et le support était a réaliser afin de faciliter la mise à jours des données des agriculteurs, ainsi que pour la gestion et l’orchestration des différents cycles utilisateurs.

RĂ©alisation

Architecure Infrastructure et réseau

  • Cloud Azure

Développement d’un portail web

  • Python/Django

  • Azure functions

  • Threading

  • ModĂ©lisation

CI/CD

  • Azure devops

  • Analyse de vulnĂ©rabilitĂ© - python bandit

  • ComplĂ©xitĂ©/MaintenabilitĂ© - python xenon/Flake8

  • Test Unitaire / code coverage

  • Formatage du code - python Black

  • validation avant commit : pre-commit

YesWeHack - 🗓️ Avril 2019 -> Déc. 2019¶

Ingénieur R&D

  • 🗓️ Avril 2019 -> DĂ©c. 2019

  • 🛠️: PythonGitlabCIDjango

  • đź‘Ą: 1 DĂ©veloppeur, 1 Chef de projet

  • đź’»: DĂ©veloppeur

Contexte

YesWeHack est une société proposant un service de mise en place de programme de bug bounty pour des sociétés. Celle ci dispose de près de dix milles hunters inscrits sur sa plateforme pour l’aide à la découverte de bug.

Dans ce contexte, YesWeHack propose Ă©galement des outils tierce pour aider aussi bien les managers de programmes que les hunters dans leur travaux respectifs.

RĂ©alisation

Développement d’outils d’intégrations de bug

  • Programme rĂ©alisĂ© en python 3.7

Outils de détection de program de bug bounty en navigation web

  • RĂ©alisĂ© en javascript

Maintenance et ajout de feature sur Firebounty.com

  • Utilisation de Django

  • Ajout d’une api REST avec Django

  • Utilisation de Scrapy

Maintenance du Dashboard sur l’evenement le HACK 2019

  • Dashboard rĂ©alisĂ© en Flask

Gestion et maintien de la CI/CD

  • Gitlab CI

  • Analyse de vulnĂ©rabilitĂ© - python bandit

  • ComplĂ©xitĂ©/MaintenabilitĂ© - python xenon/Flake8

  • Test Unitaire / code coverage

  • Formatage du code - python Black

SopraStéria - 🗓️ Fev. 2018 -> Avril 2019¶

Aide à la décision - Data Engineer

  • 🗓️ DĂ©cembre 2018 -> Avril 2019

  • 🛠️: PythonElasticStackGitlabCI

  • đź‘Ą: 1 DĂ©veloppeur / Data-Engineer, 1 Chef de projet, 1 Architecte, 1 Data-Scientist

  • đź’»: DĂ©veloppeur / Data-Engineer

Contexte

Afin de facilité la validation de norme STANAG par des experts métiers, la création d’un outils à partir d’une architecture modulaire, et facilement réutilisable en utilisant des concepts de méthodes de deeplearning et d’étiquettage automatique fut proposé.

RĂ©alisation

Ce Projet ma permis d’être au coeur d’un projet majeur et d’être force de proposition sur mes domaines d’expertises.

  • ModĂ©lisation et crĂ©ation de l’architecture logiciel et d’analyse de donnĂ©es.

  • Prototype d’un système simple - Keras / Scikit-learn

  • Etat de l’art sur le dĂ©codage de donnĂ©e binaire par machine learning.

Outil de décodage de donnée binaire et d’analyse d’anomalie

  • Outil de dĂ©codage de l’information - Keras/Scikit-Learn

  • API REST d’intĂ©raction (marche / arret / configuration du système) - Flask.

  • Ingestion des donnĂ©es - Logstash

  • Stockage des donnĂ©es - ElasticSearch

Resitution des données

  • Plugin Kibana - ReactJS.

  • Graphique d’analyse de donnĂ©e prĂ©configurĂ© - Kibana.

Gestion et maintien de la CI/CD

  • Mise en place d’un pipeline Gitlab CI

  • Test Unitaire

  • Analyse de code/vulnĂ©rabilitĂ© - SonarQube

  • RemontĂ© d’indicateur minimaux : maintenabilitĂ©/complexitĂ© du code

Détection d’intrusion réseau - Data Engineer

  • 🗓️ Juin 2018 -> DĂ©cembre 2018

  • 🛠️: ScalaElasticStackSpark

  • đź‘Ą: 1 DĂ©veloppeur / Data-Engineer, 1 stagiaire, 1 Architecte, 1 chef de projet et 2 Data-scientist.

  • đź’»: DĂ©veloppeur / Data-Engineer

Contexte

Dans le contexte d’un projet national majeur de la protection des données et des systèmes informatiques, la nécessité de développer un outils dans l’air du big data à amener à la création de ce projet compétitif.

RĂ©alisation

Réalisation d’un système d’aide à la détection d’anomalie réseau par machine learning

  • Test Unitaire

  • RĂ©cupĂ©ration des donnĂ©es : Scala/Spark

  • Extraction des features : Scala/Spark

  • Système de machine learning : DL4S-Scala

  • Stockage des donnĂ©es - ElasticSearch

  • Prototypage - Jupyter.

  • Lead Tech / Data Engineer

Réstitution des données

  • Scripts de configuration rĂ©seau et d’installation - Bash.

  • API de rĂ©cupĂ©ration des informations collectĂ© - Ruby On Rails.

  • DĂ©veloppement d’une application Web de restitution par graphique - VueJS.

Outils de supervision - DĂ©veloppeur Logiciel

  • 🗓️ FĂ©vrier 2018 -> Juin 2018

  • 🛠️: PythonJavaJenkins

  • đź‘Ą: 5 dĂ©veloppeurs, 1 IntĂ©grateur, 1 Analyste de SĂ©curitĂ© et 1 chef de projets.

  • đź’»: DĂ©veloppeur

Contexte

Dans le cadre du développement des systèmes informatiques embarqués lors de mission maritimes, le besoin de développer un système capable d’assurer l’analyse de l’intégrité et le maintien du réseau hors réseaux présentait un enjeu majeur au sein de ce projet.

RĂ©alisation

Développement d’un logiciel de configuration centralisé. Java 7

  • Test Unitaire

  • Ecriture des fichiers de configuration des systèmes de supervision managĂ©es.

  • Architecture logiciel

  • Lead Tech

Management des Logiciels de supervisions

  • Scripts de configuration rĂ©seau et d’installation

  • Bash.

  • Scripts python d’intĂ©grations Shinken/Nagios.

Maintien de la CI

  • Jenkins

ISAGRI - 🗓️ Oct. 2017 -> Nov. 2017¶

DĂ©veloppeur Logiciel - ISAGRI

  • 🗓️ Octobre 2017 -> Novembre 2017

  • 🛠️: C#WPF

  • đź’»: DĂ©veloppeur

Contexte

DĂ©veloppement de progiciel Ă  destination des comptables et des aggriculteurs.

RĂ©alisation

Développement de feuille de saisie à l’aide de C# et WPF

HEUDIASYC - 🗓️ Oct. 2016 -> Août 2017¶

Doctorant

  • 🗓️ 🗓️ Octobre 2016 -> AoĂ»t 2017

  • 🛠️: Python

  • đź’»: Doctorant

Contexte

Recherche théorique et applicative dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Le Laboratoire HEUDIASYC est un laboratoire de recherche rattaché à l’Université Technonologique de Compiègne (UTC) et proposant des sujets de recherches liées à l’automatisation de tâches (véhicule autonome, essain de drône, etc …).

L’objectif de cette thèse était d’étudier l’apprentissage de signaux sur graphes par réseau de neuronnes artificiels

RĂ©alisation

  • Etude de l’existant

  • Transformation de donnĂ©es numĂ©rique en reprĂ©sentation par graphe : Pandas/Scipy

  • RĂ©alisation de systèmes de rĂ©seau de neurones convolutif : Keras/Tensorflow

  • Exploration et travaux de recherches

  • DĂ©monstration et prĂ©sentation