François Sarradin

- Participer à ateliers métier organisés par les IT Lead. - Rédiger des spécifications techniques sur la base de ces ateliers avec le métier et des spécifications fonctionnelles rédigées par les Product Managers. - Fournir un macro-chiffrage sur les phases de Build, pour permettre aux différents trains (au sens SaFE), en lead sur les sujets, de fournir un budget adéquat. - Présentation des spécifications aux équipes de développement, qui rédigent les users stories et part en phase de build. Je suis intervenu sur de nombreux sujets (features) dans le domaine Client, Clienteling et Commerce, autour d’une dizaine de sujets par PI. Je travaille en binôme avec un Product Manager. ### Mes principaux sujets J’ai travaillé sur un projet en collaboration avec les équipes en Chine, permettant d’assurer une continuité de service dans la délivrance de KPI clients malgré la mise en application de la réglementation PIPL en Chine. Mes spécifications contenait à la fois la description du format d’échange, Excel pour aider le métier à se projeter sur la taille des fichiers de KPI, la définition détaillée des KPI, la définition des périmètres du projet, la définition de tests d’acceptance automatisable pouvant servir d’outil de monitoring. Mon travail a été utilisé par les équipes en Chine et à Paris pour construire respectivement une vision Chine et une vision Rest Of The World des KPI, permettant d’obtenir une vision mondiale. J’ai par ailleurs dû accélérer mon travail suite à la découverte par l’entreprise, début 2025, d’une fuite de données et la communication par le DPO de cet incident aux différents législateurs. J’ai pu aussi imaginer et fournir au management des recommandations pour permettre aux équipes projets en France et en Chine de synchroniser automatiquement leur code source afin d’assurer un bon niveau d’équivalence sur les KPI calculé, en l’absence d’échange de données clients. J’ai enfin former les équipes de Data Analysts sur les données produites dans le cadre de ce projet. La Chine représente 30% du chiffre d’affaires mondial de Dior. Plus détails dans : Maintient de KPI client et législation internationale. J'ai aussi travaillé avec les équipes aux USA pour intégrer dans les KPIs retail de nouveaux services développés sur place. J'ai enfin travaillé avec les équipes du Call Center World Wide pour effectuer une migration du dashboard de Salesforce vers GCP/PowerBI. J’ai développé des outils en Python en m’aidant de Github Copilot. Ces outils m’ont aidé dans mes analyses. J’ai mis en place un Second Brain avec Github Copilot, pour m’aider mes analyses et la rédactions des spécifications. ### Autres faits - Alerter mon manager sur des dépassements importants en termes de rôle, afin de ne retarder les analyses sur lesquelles je suis attendues. - Rappeler face à un IT Lead, le cadre et les limites de mon rôle, ainsi vers qui rediriger ses demandes, afin d’assurer le bon déroulement du projet dont il a la charge. Technologie : GCP/BigQuery, PowerBI, Fivetran, DBT, SAFe

Enseignant en 2e et 3e années de cycle ingénieur. * Persistance distribuée (bases de données NoSQL, stream processing, partitionnement de la donnée, réplication, consensus, sérialisation, mise en pratique par des applications en microservices, Cassandra, Elasticsearch, Kafka) * Calcul distribué (Spark, Spark SQL, utilisation de notebook, programmation par acteur, orchestration des traitements big data) * Programmation fonctionnelle avec Scala (découverte de Scala 3, immutabilité, ADT, datatypes, théorie des catégories)

- Structuration de l'entreprise : recrutement, onboarding, gestion des processus — permettant à Univalence de scaler sans friction opérationnelle. - Développement d'une offre de formation (Spark, Kafka, Scala, Data Engineering) générant un revenu récurrent et renforçant la visibilité commerciale. - Développement d'outils open source (Zoom, Spark-Tools, Kafka-sh) — crédibilité technique et levier d'avant-vente. - Speaker à Devoxx France, ScalaIO, meetups data — construction de la marque employeur et acquisition de missions. - Clients formés : Direct Assurance, ESIEE Paris — cours de Data Engineering, Spark, Kafka, microservices. ***Technologies :** Spark, Kafka, Scala, Python, Databricks, architecture data*

Application : Available To Promise (ATP) Cette mission a commencé avec la crise COVID. Tout en maintenant un existant en Spark/Cassandra/Hadoop, j’ai été amené à migrer avec mon équipe cet existant sur une architecture Kappa. Notre projet a été choisi comment le premier projet majeur à migrer sous cette architecture. Il m’a fallu comprendre le fonctionnement de Kafka et Kafka Stream sur le tas, avec un déploiement sur GKE. Cela a commencé avec un POC. L’ensemble est basé sur une architecture Kappa, avec en bout une base Cassandra déployée en réplication sur Azure pour alimenter des applications sur cette plateforme. J’ai formé mon équipe à ce framework. Pour faciliter la prise en main, j’ai développé une surcouche basée sur Scala, SBT et ZIO qui facilite la déclaration et la gestion de microservices, sans cacher les opérations de manipulation de données de Kafka Steam. L’équipe a développé une dizaine de microservices pour gérer une vingtaine de sources de données. Notre couverture de tests était à 80%. J’ai été aussi amené à gérer des incidents de type Rebalance Storm, ce traduisant l’accumulation d’un lag de milliards de messages et un impact réel sur le chiffre d’affaires de Carrefour France (estimé en millions d’euros). Cette expérience m’a bien fait comprendre les avantages et les inconvénients du Stream Processing. Avec l’expérience, nous avons constaté que Kafka n’est pas adapté à toutes les sources de données et qu’il fallait pour certaines passer par BigQuery ou Spark. L’application a été présenté à la plateforme Data et a servi de base au développement au sein de cette plateforme d’un framework autour de Kafka Streams. J’ai poussé Carrefour pour pouvoir créer un talk avec un interne sur l’utilisation de Kafka Streams. ce talk a été présenté en 2022 à Devoxx France et a été cité dans le Mag IT. Cela a été apprécié par le management de Carrefour. Technologies : Scala/SBT/Zio, Kafka/Kafka Stream, GCP, Hadoop, Spark, SAFE, OKR.

Accompagnement des équipes data engineers sur plusieurs projets de gestion de la comptabilité back office des salles de marché au sein d'un datalake. * Co-conception des projets et force de proposition sur les choix technologiques * Montée en compétence des équipes sur Scala, Spark, Hadoop et les bonnes pratiques de développement * Revue des process de développement et refactoring de projets existants afin d'améliorer la cohésion des développeurs

* Manage the company's technical knowledge, help to improve the technical skill of consultants, contribute to the reputation of the company * IT Consultant on architecture, bigdata, and software craftsmanship (study, pre-sales, audit, support)

Hadoop, Spark, Cassandra, Elasticsearch, Spring Boot, Docker, Jenkins, Git/Gitlab

Study for a BigData platform (Hadoop, HortonWorks, Amazon AWS, Google Cloud Platform, data governance, GDPR)

Treasury & Risk accounting Scrum/Kanban, Scala, Java, Eclipse Link, Oracle, Git, BitBucket, vagrant

Spark : booking of structured products Scrum/Kanban, Java, Spring, Hibernate, Oracle

In charge of architecture, technology watch, trainer Setup of Jenkins CI in legacy environment

Stream Ubix (back-office system for listed derivatives) * Design and development (Java, SQL/Oracle) * Workflow manager and reconciliation engine for the invoicing process * Second level support (C, Python, Java, SQL/Oracle, Perforce) * R&D: test automation & code qualimetry (maven, hudson, sonar), Python ORM, JMS, project management optimization * Trainer on my developments and TDD in Tunis

NOEE (solution for back-office management of employee's savings) * Design, costing, development of evolutions, bug corrections (Java, SQL/Oracle, Web services, Accurev) * Technical test lead