Consultant Cloud Infrastructure & SRE

Consultant cloud et infrastructure junior chez SQORUS pour concevoir et sécuriser des solutions cloud avancées.

• Conception et déploiement d'un cloud privé souverain sous OpenStack sur OCI, sur une architecture multi-nœuds répartie sur deux Fault Domains, avec des clusters Kubernetes à la demande et un réseau OVS/VXLAN provisioning entièrement automatisé, avec résolution de contraintes avancées propres aux environnements cloud-on-cloud.
• Conception et développement d'une solution native PIM/JIT sur OCI selon les principes Zero Trust, permettant la gestion d'accès privilégiés temporaires avec approbation, expiration, révocation automatique et audit.
• Audit et renforcement de la posture de sécurité OCI sur Object Storage et IAM : détection des expositions publiques, remédiation des buckets non conformes, rotation des secrets et automatisation des contrôles de sécurité.
• Pilotage d'une démarche FinOps (analyse TCO complète) et validation de scénarios clients end-to-end, du provisioning IaaS au déploiement applicatif Kubernetes, afin de positionner l'offre pour les PME/ETI sans budget cloud public.
• Présentation de la solution OCI PIM/JIT à des clients de SQORUS, notamment Poclain et Saint-Gobain, couvrant l'architecture, les workflows d'accès et les mécanismes de sécurité/gouvernance.

Réalisation de missions d'audit, de conteneurisation et d'intégration d'intelligence artificielle au sein de l'infrastructure chez DXC Technology.

• Réalisation d'un audit complet d'environnements serveurs en silos et benchmark multicritères (VMware / Nutanix / Openstack), aboutissant à une amélioration estimée de 40% de la scalabilité et une réduction de 30% du TCO.
• Déploiement d'une architecture conteneurisée et de pipelines CI/CD, augmentant la rapidité de déploiement de 50%.
• Intégration d'un agent intelligent basé sur Ollama LLM et des workflows N8N, automatisant jusqu'à 70% des requêtes techniques via un chatbot connecté à l'infrastructure.

Expérience au sein d'Orange pour manipuler des données massives et développer des modèles prédictifs.

• Manipulation et traitement de larges volumes de données à l'aide de PySpark et SAS.
• Développement d'un modèle de prévision pour réduire les ruptures de stock chez les distributeurs.