Senior DevOps & Cloud Engineer

Pilotage de l'intégration end-to-end d'Instana comme socle d'observabilité d'entreprise pour des systèmes critiques de Société Générale, avec la coordination de déploiements dans des environnements hybrides complexes.

• Déploiement des agents Instana sur des environnements hétérogènes (Linux, Windows, Kubernetes K3s, Docker, VMs) couvrant 200+ microservices, activant une observabilité full-stack.
• Conception des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD) pour les upgrades automatisés d'Instana et les déploiements d'agents, réduisant l'effort manuel de mise à jour de 70%.
• Développement de playbooks Ansible pour la gestion du cycle de vie Vault, la configuration d'Instana et la validation DR, réduisant la toil de 60%.
• Design des stratégies d'expansion PVC et de stockage compatible CSI sur les clusters K3s cloud privé.
• Mise en œuvre de stratégies de bascule AZ avec tests DRP validés, atteignant un RTO <15 min pour la plateforme d'observabilité.

Responsabilité des opérations SRE et de l'évolution du monitoring pour les produits numériques Mobilité de TotalEnergies, incluant des plateformes de paiement et de gestion de cartes à fort trafic en Europe.

• Orchestration de la migration AKS vers ECS de 12 microservices, réduisant les coûts d'infrastructure de 28% et éliminant la charge Kubernetes managée tout en maintenant 99,98% de disponibilité.
• Reconstitution de zéro du monitoring Dynatrace avec des dashboards personnalisés, un suivi SLO et un monitoring PostgreSQL réduisant le taux de fausses alertes de 55%.
• Conception et implémentation des workflows d'escalade multi-niveaux Opsgenie avec liens automatiques vers les runbooks, réduisant le MTTA de 18 min à 4 min.
• Livraison d'un audit complet des backups et snapshots AWS couvrant 40+ ressources RDS/EBS pour répondre aux exigences DRP du RSSI.
• Instrumentation d'OpenTelemetry en Python pour la collecte de métriques applicatives personnalisées sur les services legacy.
• Mise en place d'un programme post-mortem analysant 15+ incidents majeurs et produisant une réduction de 30% des catégories d'incidents récurrents.
• Audit et optimisation du stockage Azure Blob/File, générant ~18K€/an d'économies sur les doublons cloud.

Renforcement de la résilience applicative de SNCF Connect, l'une des applications grand public les plus trafiquées de France, via l'autoscaling, le service mesh et le chaos engineering.

• Implémentation de l'autoscaling KEDA sur Kubernetes pour 8 services critiques, permettant d'absorber des pics de trafic x10.
• Conception de la configuration du service mesh Istio via Terraform, réduisant les incidents de panne en cascade de 65%.
• Rédaction de scénarios de charge Gatling en Scala simulant 50K+ utilisateurs concurrents pour révéler 3 goulets critiques de performance.
• Gestion du stockage d'état DynamoDB pour Terraform à grande échelle, réduisant les temps de déploiement d'infrastructure de 40%.
• Déploiement de PeerAuthentication et AuthorizationPolicy Istio via Terraform sur 20+ services pour atteindre une couverture mTLS complète.

Construction et industrialisation d'une plateforme cloud personnalisée centrée sur Terraform et GCP, permettant le déploiement d'infrastructure en self-service pour 50+ équipes de développement.

• Développement de modules Terraform sur mesure pour GCP permettant de provisionner une infrastructure production-ready en moins de 30 min.
• Intégration de Vault Transit Secrets Engine et Agent Auto-Auth pour les workloads GCP via Terraform, atteignant une politique zéro-secret-statique.
• Construction de workflows GitHub Actions CI/CD avec tflint, terraform validate, Docker Scout et reporting de conformité automatisé.
• Automatisation des pipelines BigQuery traitant des millions d'événements quotidiens, réduisant la latence des données de 4 heures à moins de 15 minutes.
• Revue et refactorisation des configurations Terraform AWS pour améliorer la maintenabilité et réduire les temps de déploiement de 35%.

Conception et exploitation d'une infrastructure Kubernetes et AWS scalable pour une plateforme e-learning servant 100K+ utilisateurs mondiaux avec un focus sur les coûts et la disponibilité.

• Architecturation de l'infrastructure AWS EKS avec Terraform pour 50+ nœuds Kubernetes worker avec Auto Scaling Groups, livrant un SLA de 99,95%.
• Optimisation des builds Docker avec des pipelines multi-stages et des stratégies de cache pour réduire la taille des images de 30%.
• Déploiement du contrôleur NGINX Ingress avec des règles de routage personnalisées, améliorant l'efficacité de routage de 43%.
• Implémentation de HashiCorp Vault pour la génération dynamique de secrets, éliminant les credentials codés en dur.

Application de techniques de machine learning avancées pour optimiser la planification de la maintenance prédictive d'un parc de 10 000+ véhicules.

• Développement d'applications en Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) exploitant des données de capteurs HUMS.
• Conception de pipelines de feature engineering automatisés et des workflows d'optimisation d'hyperparamètres.
• Création de dashboards interactifs Dash et Streamlit pour suivre les KPIs de santé de flotte en temps réel.

Migration de l'architecture client/serveur d'un SIH d'un organisme de santé vers le Web 2.0 en appliquant TDD, CI et les patterns de conception d'API.

• Construction d'une API RESTful en production avec Node.js et Express couvrant 200+ endpoints hospitaliers, réduisant le temps de réponse de 45%.
• Implémentation du TDD avec Jest, Selenium, Istanbul et SonarQube, atteignant 85% de couverture de tests et réduisant les défauts de 60%.
• Optimisation des schémas MongoDB et SQL pour l'accès aux données cliniques, réduisant les temps de réponse de 50%.