Hamza Bennis

Responsible for designing, implementing, and managing a secure, scalable, and high-performance cloud infrastructure for Databricks on AWS. Key Responsibilities: - Platform Design & Optimization: Build and optimize a cloud infrastructure to support data processing needs while ensuring cost efficiency and robust security. - Data Governance: Structure and catalog data assets to enable seamless sharing across business units, subsidiaries, and external partners. - Data Enablement: Provide teams with solutions for autonomous data exploitation through BI, Data Visualization, AI, and Machine Learning tools. - Support & Collaboration: Assist teams in development, analysis, and data governance while adhering to applicable regulations. Technical Environment: - Secure AWS Cloud infrastructure -Databricks integration for data processing -Analytics, dashboards, and predictive tools -DevOps best practices: CI/CD, Infrastructure as Code, monitoring, and fine-grained access management. Achievements: - Established data governance aligned with organizational policies. - Automated deployments and processes for scalability and efficiency. - Delivered a future-proof platform meeting both technical and functional requirements.

- As a Reply Consultant: Exit strategy and an exit plan contributor for regulation compliancy Demonstrated technical evidence that the exit plan is effective on AWS Lambda and on AWS DynamoDB. As proof of concept of the project, I was charged of establishing the exit plan of two applications, that implement common architecture patterns were selected: - PAM application based on Event driven architecture. - User profiles based on Microservice architecture. Technical environment: Docker, Kubernetes, Python, NodeJS, Redis, Terraform, AWS. In addition to that another projet for an end-to-end testing of AWS Glue, AWS SQS & AWS Opensearch. For AWS Glue 2 applications were tested: - Datahub : Data exchange mechanism between applications - Datalab : technical environment for Data scientist Focused Analysis on SQS - PAM : event driven mechanisms - Splunk Log Delivery : long polling use cases - Resource scanner : message batching use cases Focused Analysis on OpenSearch Qirin : search engine for companies Design target architecture powered by Kubernetes operators for AWS Glue & AWS SQS - Gather architectural documentation from Datahub, Datalab teams & Cloud foundation teams - Align with the cloud team on target architectures for application tests - Also test system scalability, system reliability and system observability (metrics and logs) Design target architecture on VM (EC2) for Opensearch - Gather architectural documentation from Qirin team - Align with the cloud team on target architectures for application tests Test-driven development - Write features files in Gherkin language - Align with existing non-regression tests from application teams - Demo progressive implementation of tests through working sessions on Glue use cases - Validate with Allianz Trade that all tests have been implemented by Reply

Accor, as a global hospitality leader, requires a scalable, resilient, and standardized IT infrastructure to support its hotels worldwide. The goal of this project is to industrialize and mutualize Accor’s IT infrastructure by leveraging AWS Cloud to provide a robust, scalable, and efficient environment tailored to the needs of hotels. This approach ensures a unified architecture, optimized resource management, and enhanced service resilience. To achieve this, RVDC (Regional Virtual Data Center) serves as a long-term managed services platform, extending beyond the initial cloud migration. RVDC enables continuous evolution, ensuring IT services remain aligned with business needs while maintaining high availability, security, and performance. Technical Environment: Cloud Provider: AWS (Amazon Web Services) Infrastructure as Code: Terraform (to automate infrastructure provisioning and management) CI/CD Pipeline: GitLab CI/CD (to automate application deployment and infrastructure changes) Version Control: GitLab (for source code and infrastructure as code management) Monitoring & Logging: AWS CloudWatch, AWS CloudTrail, Prometheus, and Grafana (for observability and performance tracking) Container Orchestration: Kubernetes (EKS) (for containerized applications and workloads) Security & Compliance: AWS IAM, AWS Security Hub, AWS GuardDuty (to enforce security best practices) This cloud-based industrialization allows Accor to standardize deployments, improve operational efficiency, and ensure IT scalability across all regions. The use of GitLab CI/CD and Terraform enhances automation, reducing manual interventions and improving deployment consistency.

- BPCE (Banque Populaire Caisse d'épargne Francaise) Consultant: * Building Infrastructure and hosting applications in public cloud providers ( AWS & GCP) Responsible of Building "Bimpli ex Apetiz (Card Restaurant Ticket)" applications in AWS Designing AWS Architecture for applications. Developping terraform modules and scripts to automate the deployment. Deploying using CI/CD pipelines using Jenkins and XLD/XLR. * Hosting DataIKU Applications in GCP designing GCP Architecture deploying GKE Clusters building using Terraform, Jenkins and XLD/XLR.

Cloud & DevOps Engineer | Schaeffler Mise en place d’infrastructures AWS : Conception et déploiement d'infrastructures cloud sécurisées et scalables sur AWS pour la gestion des données industrielles. Automatisation des déploiements : Création de pipelines CI/CD avec GitLab CI pour automatiser les déploiements sur des environnements de production et de test, garantissant des mises à jour continues et fiables. Gestion des ressources et optimisation des coûts : Surveillance des ressources AWS via CloudWatch et optimisation des coûts en implémentant des stratégies d'auto-scaling. Sécurisation de l’infrastructure : Mise en place des pratiques de sécurité sur AWS avec l’utilisation d'IAM, de VPC, et de Security Groups pour garantir la sécurité des données sensibles dans un environnement de production. Monitoring et logs : Intégration de Prometheus et Grafana pour la surveillance des performances des services Kubernetes et des applications critiques, et utilisation de CloudWatch Logs pour une gestion efficace des logs. Cloud & DevOps Engineer | Odigo Migration vers le cloud AWS : Participation à la migration des infrastructures on-premise vers AWS, en utilisant des services tels que EC2, S3, et RDS, réduisant ainsi les coûts d’infrastructure de 30%. Conteneurisation des applications : Déploiement et gestion de conteneurs Docker pour une large gamme d'applications. Création de pipelines CI/CD : Mise en place de pipelines CI/CD avec AWS CodePipeline et Jenkins, permettant des déploiements automatisés. Infrastructure as Code (IaC) : Utilisation de Terraform pour la gestion des ressources cloud. Performance et résilience : Mise en œuvre de stratégies de haute disponibilité et de tolérance aux pannes, telles que des configurations multi-AZ sur RDS et EC2, et des mécanismes de failover avec Route 53.

-Gestion des infrastructures cloud : Conception, déploiement et gestion des environnements cloud sur Amazon Web Services (AWS). -Provisioning automatisé : Utilisation d'outils comme Terraform et CloudFormation pour automatiser la création et la gestion des ressources AWS. Gestion des conteneurs : Configuration, déploiement et gestion de conteneurs Docker sur des clusters Kubernetes. -Orchestration avec Kubernetes : Mise en place et gestion de clusters Kubernetes sur AWS (via EKS ou auto-hébergé), gestion des pods, services, ingresses et volumes. -CI/CD : Mise en place de pipelines CI/CD pour l'intégration continue et la livraison continue avec des outils comme Jenkins, GitLab CI, ou AWS CodePipeline. -Monitoring et logging : Configuration de la surveillance et de la journalisation des applications et des infrastructures à l'aide de CloudWatch, Prometheus, Grafana et ELK Stack. -Sécurité et gestion des accès : Mise en œuvre des meilleures pratiques de sécurité sur AWS, y compris l'utilisation de IAM pour la gestion des rôles et des permissions, ainsi que la gestion des secrets avec AWS Secrets Manager ou HashiCorp Vault. -Optimisation des coûts : Surveillance et optimisation des coûts sur AWS à l'aide de AWS Cost Explorer, AWS Budgets, et la mise en place de politiques d'auto-scaling. -Automatisation des workflows : Automatisation des déploiements et des tâches répétitives avec des scripts Bash, Python, ou des outils d’automatisation comme Ansible ou Chef. Gestion de la haute disponibilité et de la résilience : Mise en œuvre de stratégies de haute disponibilité et de tolérance aux pannes en utilisant des services AWS comme Elastic Load Balancer (ELB) et Auto Scaling Groups. -Gestion des réseaux : Configuration de VPC, sous-réseaux, VPN, Route 53 et autres services réseau sur AWS. -Tests et validation : Réalisation de tests pour valider la sécurité, la performance et la scalabilité des applications dans des environnements cloud et Kubernetes.