Corentin Zheng

– Prise en charge du support applicatif – Résolution des incidents de production – Suivi opérationnel au travers de tableau de bord Ecosystème : – Environnement K8S: Kubernetes, ArgoCD, Digital Al Release – Monitoring: Dynatrace, ELK, Sysdig – Infra As Code: Ansible, Terraform – Ordonnancement: Autosys, Jenkins – Cloud: IBM Cloud – Déploiement: GitlabCI

– Installation, configuration, monitoring et maintenance d'infrastructures externes – Déploiement d'une application python conteneurisée avec ses versions et ses patches – Création et contribution aux développement internes d'outils ops – Collaboration étroite avec l'équipe Software dans le but d'amélioration du logiciel – Aide au développement des processus DevOps sur cloud et on-premise – Améliorations des processus CI/CD – Référent technique pour les clients Ecosystème : – Linux Server Environment (Ubuntu, CentOS, RedHat) – Applications conteneurisées (Docker, Kubernetes) – IT infrastructure automation (Ansible, Terraform) – Monitoring (OpenTelemetry) – Database (MongoDB + Atlas) – Python – AWS (EC2, ECR, S3) – GitHub CI/CD

– Développement de playbooks pour la mise en place d'un hyperviseur de type 1 (ESXi) – Refactorisation de playbooks existants sous forme de rôles – Mise en place d'un coffre fort local avec ansible-vault – Mise au propre de playbooks selon un standard avec ansible-lint – Mise en place de job sur un environnement AWX – Connexion d'un Gitlab à AWX

– Développement d'API from scratch: conception de la BDD, conception des enpoints, choix de l'ORM, mise en place de la BDD – Intégration de modèles mathématiques et d'algorithme dans une API – Développement de la pipeline CI/CD sur GitlabCI : ajout d'un job via l'API Postman (Newman) – Amélioration d'APIs existantes: mise en place de la CI/CD centralisée, ajout de nouveaux endpoints, conteneurisation avec Docker – Mise en place d'une authentification sécurisée sur une API Ecosystème : – FastAPI – Kubernetes – GitlabCI – Docker

– Développement de fonctionnalités et de tests en python Django / GraphQL – Développement de tests unitaires : ~500 tests représentant 90% de coverage – Développement de routes API: nouveaux endpoints ou améliorations d'endpoints existants – Développement de microservices: export csv, QR code – Documentation de l'API : swagger, docstring, typing, mkdocs – Mise en œuvre de principe tel que TDD, Intégration continue, déploiement continue – Participation au déploiement sous un contexte de type Docker / AWS Ecosystème : – Agilité de type Scrum – Backend en python Django avec requêtage en GraphQL – Front en VueJS – Blockchain en Cosmos – Run en docker

Objectif : Automatisation de tests et paramétrage Missions: – Maîtrise du développement python : pytest, OOP de test, création de modules – Développer des tests automatisés sur des réseaux et infrastructures – Déploiement de configuration – Ordonnancement de tests – Mise en place d'un environnement d'intégration continue