Abdelaziz EL AISSI

Ingénieur Cloud & DevOps Senior | AWS & Azure

Salaire / Taux journalier

Périgueux, France

Freelance, ouvert au CDI

Expertises

TerraformDockerPython

Langues

Français

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.

Liens

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

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