
Abdelaziz EL AISSI
Ingénieur Cloud & DevOps Senior | AWS & Azure
Salaire / Taux journalier
Périgueux, France
Freelance, ouvert au CDI
Expertises
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À propos
Introduction
Ingénieur Cloud/DevOps/Data avec expertise certifiée AWS & Azure, spécialisé en Infrastructure as Code et pipelines automatisés. Expérience prouvée dans l'implémentation d'architectures Cloud, conteneurisation Docker/Kubernetes et optimisation FinOps. J'accompagne vos projets de transformation digitale avec des solutions scalables et sécurisées sur Azure/AWS.
Expérience de travail
Gestionnaire de base de données
PVDL - groupe Trigano
avr. 2024 - Présent
2 ans 7 mois
Brantôme en Périgord, France
• Conception, déploiement et automatisation d'infrastructures Azure avec Terraform (Infrastructure as Code) pour environnements dev/ test/ prod. • Implémentation de pipelines CI/CD (Jenkins / Git) pour le build, les tests et les déploiements applicatifs. • Conteneurisation des applications avec Docker et orchestration sur Azure Kubernetes Service (AKS). • Gestion des secrets et de la sécurité via Azure Key Vault, RBAC, IAM. • Mise en place du monitoring et alerting pour améliorer la disponibilité des services. • Gestion et support global de l'ERP Infor M3 et des plateformes internes pour l'ensemble de la BU. • Optimisation des requêtes SQL Server et automatisation des reportings (Excel / Power Query)
Cloud FinOps Engineer
Devoteam Innovative Tech
sept. 2023 - déc. 2023
4 mois
92300 Levallois-Perret, France
Data Engineer
Data Impact by NielsenIQ
sept. 2022 - août 2023
1 an
Paris, France
Conception et déploiement de pipelines data pour automatiser le traitement et la fiabilité des données produits issues de multiples sources (Python, Polars, MongoDB, Docker). Automatisation du flux complet : détection, ingestion, transformation et stockage sur le Cloud (GCP), réduisant le temps de traitement manuel. Mise en place de processus CI/CD pour les tests, le build et le déploiement des workflows, garantissant la reproductibilité et la robustesse. Développement d’outils interactifs en Streamlit permettant aux équipes métiers de filtrer, combiner et exporter les données en autonomie. Intégration d’un système de monitoring et d’alertes en temps réel via Grafana, Slack API et Rundeck, améliorant la détection d’anomalies et le temps de résolution des incidents.
Data Scientist
La Maison des Sciences Numériques
avr. 2020 - août 2020
5 mois
Seine-Saint-Denis, Île-de-France, France
Création et développement d'algorithmes de machine learning basés sur des algorithmes de chaînes de Markov caché pour modéliser les scénarios de panne des machines de la centrale nucléaire (EDF) à partir de diverses bases de données.
Formation
Université Paris Cité
Double M2
2021 - 2022
1 an 4 mois
Université Sorbonne Paris Nord
Master 2
2020 - 2021
1 an 2 mois