Aissa Takieddine SASSI

Au sein de l’équipe DataOps Analytics Factory au sein de Carrefour. Dans une équipe de 10 personnes (8 data scientists & 3 data engineers), la mission consistait à mettre à disposition des data scientists des outils de traitement de modèles en se basant sur les images envoyées par les caméras posées en dessus des caisses automatiques afin de détecter les cas de fraudes. • Mise en place de l’architecture des clusters. (Un cluster K8S par magasin) • Passage à l’échelle de 10 clusters déployés à 50 clusters. • Administration et support ELK, Vector.dev, Prometheus. • Installer / Configurer les serveurs des magasins via Gitlab-CI. • Administration et support Infra GCP et on-prem (Linux) • Mise en place de bridges technologiques pour acheminer correctement les traces et logs des projets. • Conduire les tests de charge CPU • Définition du process de migration vers Confluent Kafka • Administration et gestion des clusters Kafka. • Optimisation des environnements d’héritage. • Définition & évolution des pipelines Dbt & Airflow. • Automatisation de la configuration des clusters via Ansible (définition des roles & playbooks). • Gestion & évolution de la chaine CI/CD. • Maintient et évolution des configurations Kubernetes. • Audits et tests de charge sur les clusters hérités. • Maintient à jour la documentation du domaine. • Mise en place des bonnes pratiques. • Administration et support N3 GCP (création et MCO des Terraform et Ansibles). • Développement GCP Cloud Run Functions. • Accompagnement des équipes DEV et OPS pour la mise en production • Rédaction des documents d'exploitation

Au sein de l’équipe Cloud de Netatmo, dans une équipe à portée nationale (5 personnes 4 ville en France) en mode agile la mission consistait à mettre à disposition l’équipe backend l’infra nécessaire pour assurer le MCO de ~200 services. • Migration de certains services vers Azure Container Apps. • Mise en place de l’architecture des clusters. • Administration et support EC2, Compute et on-prem (Linux) • Installer / Configurer les serveurs Elastic via Gitlab-CI • Migration de Mongo 3.4 vers 6.0 & Kafka 3.6 vers 3.7. • Optimisation des environnements d’héritage • Migration Kafka on-prem to Confluent. • Audits et tests de charge sur les clusters hérités. • Maintenir à jour la documentation du domaine. • Mise en place des bonnes pratiques. • Intégration de Terraform • Administration et support N3 Azure. • Rédaction des documents d'exploitation

Au sein de la DSI Klesia, la mission consistait à assurer la migration to cloud de l’infrastructure existante qui comptait ~50 services Mise en place de l’architecture cible • Configuration de la chaîne CI/CD. • Conteneurisation de tous les services. • Gestion des crises. • Gestion de l’infra Azure via Terraform • Configuration des VNets, Subnets & App Gateway • Mise en place des VM d’administration. • Mise en place des bonnes pratiques. domaine d'expertise

Au sein du département APINess de la BPCE-IT, La mission consistait à mettre à la disposition des équipes de sécurité une solution d'automatisation de gestion des firewalls dans une approche DevOps. • Audits de l’existant et rédaction des rapports démontrant les facteurs de risques. • Optimisation des environnements d’héritage • Maintenir à jour la documentation du domaine. • Assurer une disponibilité maximale de Splunk. • Faire évoluer les outils et les plate-formes en fonction des besoins projets et des nouvelles technologies à mettre sous contrôle • Intégration de Kubernetes et Openshift • Être en support non seulement des équipes d'infrastructure et de production lors des déploiements en test et en production mais aussi aux développeurs sur l'utilisation de l’outil. • Rédiger et tenir à jour les normes et guides d'utilisations relatifs à son domaine d'expertise. • Collaborer à l'animation d’une communauté d'experts et développeurs et Promouvoir à la diffusion des bonnes pratiques. • Contribuer activement à un projet de mise en place de DEVOPS de la Banque. • Gestion des incidents.

Au sein du pôle Software de Renault, dans le projet Faceasy (équipe de 20 personnes), au sein de l’équipe « DevOps » Une équipe de 5 à 7 en Agile Scrum / SAFE La mission consistait à mettre à la disposition des équipes de Data scientists et Dev Embarqués des outils automatisés pour tester et simuler les calculateurs des voitures autonomes dans une approche DevOps. • Mise en place des machines (Windows, Terraform) • Faire évoluer les VMs Azure. • Gestion des serveurs on-prem (Linux) • Mise en place des images Docker ainsi que la configuration du registry Artifactory. • Installation automatisée des bancs de tests (ansible/git). • Gestion des runners Gitlab (clusters Kubernetes). • Développement des pipelines de la chaîne CI/CD. • Mise en place de l’architecture et bonnes pratiques (BigData) • Accompagnement des équipes DEV pour la mise en production • Formation et animation des ateliers techniques (Dev, support, métiers) • Rédaction des documents d'exploitation • Rédaction des documents d'architecture technique • Accompagnement des équipes pour la mise en place du support N1 N2 et N3

Dans une équipe de 10 personnes, en méthode Agile et approche DevOps. • Collaboration à l’API centrale de la solution gCenter. • Refonte des micro-services annexes. • Assurer le MCO des solutions proposées par Gatewatcher. • Monitoring & Observabilité sous ELK. • Enrichir les tests unitaires & tests d’intégration • Faire évoluer le taux de coverage de 65% à 87%. • Intégration de la suite ELK. • Mise en production en approche DevOps

Contexte : Ingestion, traitement et formatage des données de ~2 millions de stations météos Netatmo. Dans une équipe de 5 personnes, dans une approche Agile. • Mise en place de l’architecture du service d’extraction de données • Mise en œuvre de la pipeline d’ingestion de données à partir des stations météos vers Azure. • Reconstruction de données au format cible afin de faciliter leur visualisation. • Développement d’une API côté client ayant pour but de recueillir leurs requêtes. • Cryptage des flux et sécurisation de données. • Développement d’un module d’agrégation de données (~2 TO) en temps réel. • Rédaction des documents d'exploitation. • Monitoring ELK.

As an intern at NineTech, I am working on an application that automates the creation of networks and their administration as well as connecting different virtual networks in a container-based environment. This application serves as a virtualization of network services (NFV) where it guarantees communication between containers either in the same host or different hosts running on top of different technologies; mainly LXC and Docker.