David PHAN

Azure • Terraform • Kubernetes • Data Platform • MLOps • AI Platform • Conception et industrialisation d’une Engineering Platform Azure self-service à destination des équipes produits, basée sur des modules Terraform réutilisables, des blueprints et des products standardisés, afin d’accélérer les déploiements et d’harmoniser les patterns cloud • Structuration d’une architecture IaC en 3 couches : baseline landing zone (subscriptions, gouvernance, RBAC, conventions, socle technique) ; network landing zone (VNet, subnets, route tables, DNS, segmentation, connectivité privée) ; product layer (blueprints applicatifs instanciables sur plusieurs environnements avec front, backend, database, storage, data et AI services) • Déploiement de blueprints applicatifs full stack sur Azure, combinant : frontend via Static Web Apps ; backend via Container Apps / App Service ; bases de données via PostgreSQL / Cosmos DB ; stockage via Blob Storage dans une logique standardisée, instanciable et multi-environnements • Développement des modules Terraform et déploiement de la couche Data Platform, incluant Data Lake, Azure Databricks Workspace et Azure Data Factory, avec prise en compte des enjeux de networking privé, IAM / RBAC, intégration Key Vault, diagnostics, standardisation et self-service. • Développement des modules Terraform et déploiement de la couche AI Platform, incluant Azure Machine Learning, Azure OpenAI et Azure AI Search, afin de fournir des fondations MLOps / GenAI sécurisées, réutilisables et intégrables aux blueprints de plateforme • Conception et sécurisation des patterns IAM et gestion des secrets, avec centralisation dans Azure Key Vault, Managed Identity, Service Principals, mise en place de RBAC fin, intégration sécurisée côté runtime et réduction des secrets long-lived • Conception de blueprints Terraform data-driven permettant de déployer n instances d’un même pattern via for_each à partir de listes d’objets (applications, bases de données, stockage, composants data / AI), avec outputs normalisés pour faciliter le chaînage entre composants • Structuration des modules Terraform industrialisés, avec organisation propre du code (providers, backend, main, locals, variables, outputs, tfvars), typage, validations, conventions de nommage et garde-fous qualité • Mise en œuvre d’une chaîne CI/CD GitLab orientée GitOps, multi-environnements, avec fmt / validate / plan sur Merge Request, quality gates, contrôles sécurité, règles d’approbation par environnement, gestion du versioning et des releases de modules • Gestion robuste du remote state Terraform via GitLab State, avec séparation par environnement, conventions d’isolation, stratégies de verrouillage et pratiques renforçant l’auditabilité, la fiabilité et la maîtrise des déploiements • Déploiement et évolution d’un cluster AKS, industrialisé via IaC et intégré à l’écosystème plateforme, notamment pour héberger les nouveaux runners GitLab, avec prise en compte des standards réseau, sécurité, registry et exploitation. -Déploiement et gestion de charts Helm • Mise en place d’une stratégie Backup & Recovery via Azure Backup Vault, avec définition de policies, rétention, restauration et contribution à des exercices de reprise / validation de la restaurabilité. • Production de documentation technique complète, schémas d’architecture, standards cloud et ADR, avec restitutions Show & Tell auprès de Tech Leads et Architectes pour faciliter les arbitrages, la vulgarisation et l’adoption de la plateforme • Collaboration transverse avec les équipes IAM, sécurité, réseau et produit afin de standardiser les patterns d’identité, de secrets et de connectivité, et de préparer l’intégration avec des systèmes tiers Environnement technique : Azure, Terraform, OpenTofu, GitLab, GitLab CI/CD, GitOps, Landing Zones, Azure RBAC, Managed Identities, Service Principals, Key Vault, Private Link, Private DNS, DNS, VNet, Subnet, Route Tables, AKS, Azure Container Apps, Azure Container Registry, Static Web Apps, App Service, Storage Account / Blob, Data Lake, Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure Machine Learning, Azure OpenAI, Azure AI Search, Backup Vault, PostgreSQL Flexible Server, Cosmos DB, YAML, Bash, PowerShell, Agile Scrum, Nexus Repository, Artifactory

Azure • CI/CD Platform • Kubernetes • Terraform • Data Platform • Gestion et industrialisation de la forge logicielle Azure DevOps au sein de l’équipe ALM, avec rôle de référent sur les outils structurants de la chaîne de delivery : Azure DevOps, SonarQube, Nexus Repository, Checkmarx et Lifecycle Nexus IQ • Conception, construction et maintenance d’images Docker pour les agents de build DevOps, déployées et exploitées sur Kubernetes (AKS) afin de fiabiliser, standardiser et industrialiser les capacités d’exécution CI/CD • Maintenance, évolution et optimisation des pipelines CI/CD Azure DevOps dans des contextes PaaS / CaaS / IaaS, avec amélioration des processus de build, de déploiement et d’industrialisation pour les équipes projets • Provisionnement d’infrastructures Azure avec Terraform, notamment réseau et VMSS, dans une logique de standardisation, reproductibilité et gestion multi-environnements • Déploiement et industrialisation de la couche Data sur Azure, incluant Data Lake, Azure Databricks Workspace et Azure Data Factory • Supervision des équipes DBA pour l’industrialisation et le déploiement automatisé des scripts SQL sous Azure DevOps, afin de fiabiliser les mises en production et standardiser les pratiques autour de la couche base de données • Mise en place de Dynatrace pour superviser des applications critiques, avec déploiement du OneAgent, activation du monitoring full stack, détection automatisée des anomalies via Davis AI et création de dashboards orientés SLO pour réduire significativement le MTTR • Contribution à la plateforme Kubernetes / AKS pour les usages DevOps, avec déploiement, supervision et exploitation d’agents de build conteneurisés, et prise en compte des enjeux d’intégration, de stabilité et d’exploitation • Sécurisation des processus automatisés via une approche structurée autour des PATs / SPN, avec amélioration des pratiques d’authentification et réduction des risques liés aux identités techniques • Contribution à un outil d’administration en .NET Core pour la gestion avancée d’Azure DevOps, au service de l’exécution, de l’administration et de la scalabilité de la plateforme • Référent transverse auprès des équipes du programme Cloud (CaaS, PaaS, IaaS) sur les sujets d’industrialisation, d’outillage DevOps et de standardisation des pratiques Azure DevOps • Animateur de formations aux fondamentaux DevOps au sein de l’entreprise afin d’accompagner l’adoption des bonnes pratiques, la montée en compétence des équipes et l’appropriation des outils de plateforme Environnement technique : Azure, Azure DevOps, Git, CI/CD (YAML), Terraform, SonarQube, Nexus Repository, Checkmarx, LifeCycle Nexus IQ, JIRA, Confluence, Docker, Kubernetes, AKS, PowerShell, Bash, .NET Core, Python, JavaScript, Java, Android, Windows, Linux, Data Lake, Azure Databricks, Azure Data Factory, GitHub, GitHub Actions, OpenShift, Buildah, PowerBI, Dynatrace, SaltStack, SQL Server, Oracle