Hilaire Nayébé A.

Projet 1: Conception et développement d'une application de parsing des messages SWIFT – SWIFT PARSEUR – Contexte: Développement d'une application bureautique pour analyser et structurer les transactions SWIFT en suivant les normes financières. – Architecture & Développement – Conception de l'architecture logicielle en microservices pour une scalabilité et une modularité accrues. – Développement de l'application en Python (Tkinter pour l'interface graphique). – Intégration d'une base de données PostgreSQL pour stocker et historiser les transactions SWIFT. – Optimisation des performances des requêtes SQL et implémentation d'index pour améliorer le temps de réponse. – Automatisation du packaging et du déploiement avec PyInstaller / auto-py-to-exe (POC). – Data Engineering & Pipeline – Extraction, transformation et chargement (ETL) des messages SWIFT dans PostgreSQL. – Optimisation du parsing pour gérer un haut volume de données en batch et en streaming. – Mise en place d'une pipeline d'ingestion de données vers Power BI pour l'analyse et la visualisation des transactions. – Développement de scripts de nettoyage et de validation des données en Pandas. – Qualité & Tests – Rédaction de tests unitaires, d'acceptance et end-to-end avec Pytest & JUnit. – Automatisation des tests et intégration dans une CI/CD pour garantir la robustesse de l'application. – Méthodologie & Collaboration – Développement de la partie frontale avec du Angular (Industrialisation) – Participation aux sprints Agile (Scrum) : planification, daily meetings et rétrospectives. – Documentation technique et rédaction des spécifications fonctionnelles. Projet 2: Création de SWORDPHISH – Une application de sensibilisation aux attaques par phishing – Contexte : Maintenance et évolution d'une application de sensibilisation aux attaques par phishing en simulant des campagnes d'attaques et en analysant les comportements des collaborateurs. – Développement & Architecture – Développement d'API REST en Java/Spring Boot avec une architecture en microservices. – Optimisation des modèles de données et des requêtes SQL dans PostgreSQL pour améliorer la performance des analyses. – Ajout de nouvelles fonctionnalités pour le suivi des campagnes de phishing et l'analyse des taux de clics. – Automatisation du déploiement des mises à jour avec Docker et CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI/CD). – Data Engineering & Reporting – Ingestion et traitement des logs de campagnes de phishing pour l'analyse des interactions des utilisateurs. – Mise en place de pipelines de données pour extraire et transformer les résultats des simulations de phishing. – Intégration des données avec Power BI / Metabase pour le reporting et la visualisation des performances des campagnes. – Qualité & Tests – Écriture de tests unitaires, d'acceptance et end-to-end avec JUnit pour assurer la robustesse des microservices. – Mise en place de tests automatisés et intégration continue pour garantir la fiabilité des nouvelles fonctionnalités. – Méthodologie & Collaboration – Participation aux sprints Agile (Scrum) : daily meetings, revues de sprint et rétrospectives. – Contribution à la documentation technique et à l'amélioration des bonnes pratiques de développement. Projet 3: Maintenance corrective et évolutive de SG-SEARCH – Moteur de recherche basé sur OpenAI API – Contexte: Amélioration et maintenance d'un moteur de recherche permettant l'interrogation et l'analyse du code SG grâce à l'API OpenAI et au NLP (traitement du langage naturel). – Développement & Architecture – Maintenance corrective et évolutive d'une application développée en Python/FastAPI, intégrant des fonctionnalités avancées de recherche via OpenAI API. – Optimisation des appels à l'API OpenAI pour réduire la latence et améliorer la pertinence des résultats. – Amélioration de la gestion des requêtes utilisateurs en optimisant les flux données entre FastAPI, PostgreSQL et OpenAI API. – Mise en place d'un système de caching et indexation pour accélérer les recherches fréquentes et réduire les coûts d'API. – Écriture des tests unitaires avec Jest. – Création de websocket avec NodeJs/TypeScript (NestJS). – Création de microservices en utilisant NodeJs/TypeScript. – Développement de la partie frontale avec du React. – Data Engineering & Optimisation – Extraction et structuration des données de code SG pour un accès rapide et pertinent. – Mise en place d'un pipeline de prétraitement des données pour nettoyer, enrichir et indexer les résultats avant requêtage. – Analyse et monitoring des performances du moteur de recherche avec Prometheus et Grafana. – Qualité & Tests – Écriture de tests unitaires, d'acceptance et end-to-end avec Pytest pour garantir la fiabilité des recherches et de l'API. – Automatisation des tests et intégration continue dans un workflow CI/CD pour un déploiement sans régression. – Méthodologie & Collaboration – Participation aux sprints Agile (Scrum) : daily meetings, revues de sprint et planification des tâches. – Documentation des algorithmes de recherche et des optimisations mises en place. – Déploiement – Mise en place et gestion d'infrastructures AWS via Terraform pour automatiser le déploiement des environnements applicatifs. – Écriture de modules Terraform réutilisables pour standardiser les déploiements multi-projets. Projet 4: Développement d'un outil interne de traitement et d'analyse de données en Java – Contexte : Conception et développement d'une application interne destinée au traitement, à la validation et à la mise en qualité de flux de données métiers provenant de différentes sources internes (bases SQL, fichiers plats, APIs). – Développement & Architecture – Conception d'une architecture modulaire basée sur Spring Boot et Spring Batch pour le traitement parallèle de gros volumes de données. – Intégration de Kafka pour l'ingestion en streaming et la synchronisation entre microservices. – Gestion de la persistance et de la traçabilité via PostgreSQL et Liquibase. – Déploiement et orchestration des services sur Kubernetes avec automatisation via Helm et GitLab CI/CD. – Implémentation d'un module de reporting automatique en Java + Jasper- Reports pour la restitution des indicateurs métiers. – Qualité & Sécurité – Rédaction de tests unitaires et d'intégration avec JUnit 5 et Mockito. – Intégration continue avec SonarQube pour le suivi de la qualité du code. – Sécurisation des endpoints REST via OAuth 2.0 / Keycloak. – Collaboration & Méthodologie – Participation aux sprints Agile (Scrum) : planification, daily meetings, rétrospectives. – Rédaction de la documentation technique et des manuels d'exploitation.

Projet: Conception et réalisation de l'application Teracar – Location de VTC et service de "car siters" – Contexte : Développement d'une plateforme permettant la location de véhicules de tourisme sans conducteur (VTC) et la mise en relation avec des "car siters". – Développement & Architecture: – Définition de l'architecture logicielle en microservices et proposition d'une solution scalable. – Implémentation de OAuth 2.0 pour la gestion des autorisations et la sécurisation des accès aux ressources. – Création de plusieurs microservices indépendants : – Gestion des véhicules : Développement en Python (FastAPI, Boto3), stockage des données avec MongoDB, récupération des informations à partir du VIN (Vehicle Identifier Number). – Transactions financières : Développement en Java (Spring Boot), intégration de l'API Stripe pour la gestion des paiements, stockage des transactions dans PostgreSQL. – Gestion des notes et commentaires : Développement en Python (FastAPI, Boto3) avec MongoDB comme base de données. – Gestion des plaintes utilisateurs : Développement en Python (FastAPI, Boto3) avec stockage dans MongoDB. – Écriture des tests unitaires avec Jest. – Création de microservices en utilisant NodeJs/TypeScript (FasXfy). – Développement de la partie frontale avec du Angular. – Communication & Intégration: – Mise en place de SQS (Amazon Simple Queue Service) comme message broker pour assurer un couplage asynchrone entre les microservices. – Qualité & Tests: – Écriture de tests unitaires, d'acceptance et end-to-end pour chaque microservice avec JUnit et Pytest. – Méthodologie & Collaboration: – Participation aux sprints Agile (Scrum), aux Copros (comités de projet) et aux revues techniques. – Déploiement: – Déploiement automatisé des ressources cloud avec Terraform pour assurer la scalabilité et la reproductibilité des environnements.

Projet 1: Migration et Développement d'Applications – Environ 350 applications migrées – Contexte: Migration et refonte d'applications existantes, ainsi que le développement de nouvelles solutions en microservices sur AWS et Azure. – Développement & Architecture: – Proposition et mise en place d'une architecture microservices pour optimiser la scalabilité et la maintenance des applications. – Refactoring des workflows en Python (FastAPI, Boto3), Java (Spring Boot), NodeJs/TypeScript (NestJs, Fastify, Express.Js), Angular, React, VueJs. – Développement de nouvelles APIs : – En Java (Spring Boot) pour enrichir l'écosystème des services existants. – En Python (FastAPI) pour des services légers et performants. – Création et intégration d'une librairie de logging customisée en Python et Java, déployée sur tous les projets existants. – Déploiement & Infrastructure: – Migration sur AWS et Azure des workflows, APIs et webapps dans des conteneurs Kubernetes via Helm. – Création et déploiement de Lambda Functions pour exécuter des traitements serverless. – Provisioning d'infrastructure via Terraform pour déployer les services sur AWS et Azure. – Mise en place d'une stratégie de gestion des PVC pour le stockage sur AWS S3 et d'autres services cloud. – Déploiement des bases de données MongoDB via StatefulSet dans Kubernetes. – CI/CD & Sécurité: – Automatisation des déploiements avec GitLab CI/CD. – Mise en place de pipelines de tests unitaires et d'analyse de code quality via SonarQube. – Gestion des secrets avec Azure Key Vault. – Intégration de OAuth 2.0 pour la gestion des autorisations aux ressources. – Monitoring & Observabilité: – Utilisation de FileBeat pour collecter et centraliser les logs des conteneurs vers Kafka pour le monitoring des applications. – Méthodologie & Support: – Participation aux sprints Agile (Scrum) et aux revues techniques. – Support et encadrement des développeurs juniors et alternants. – Rédaction de la documentation pour la librairie de logging et les bonnes pratiques de développement.

Projet : Mise en place de la plateforme TERAJOB – Méthodologie & Gestion de Projet : – Travail en environnement Agile Scrum – Scrum Master de l'équipe DEV – Participation aux COPRO (Comités de Projet) – Définition de l'architecture logicielle microservices – Découpage et affectation des User Stories (US) en fonction des capacités de l'équipe – Suivi des tâches de l'équipe DEV et recommandations aux comités projets – Architecture & Infrastructure : – Définition de l'architecture Back-End et Serverless Lambda – Création et déploiement des Lambda Functions – Utilisation de Keycloak comme fournisseur d'identité (OpenID Connect, OAuth 2.0) – Industrialisation de l'intégration Keycloak via Terraform et intégration avec le backend – Déploiement des Charts Helm Bitnami – Mise en place des design patterns pour l'optimisation du code – Refactorisation des API Python (Falcon) et du code Angular/NodeJS – Développement & Intégration : – Développement d'API REST en Python (FastAPI, Django, Falcon) et Java (Spring Boot) – Création de modules Python et Java – Développement d'un microservice pour la production de documents – Création de scripts Python pour la gestion des fichiers – Mise en place d'une stratégie de gestion des états d'infrastructure avec Terraform & Tfstate sur S3 – Déploiement d'environnements (DEV, INTÉGRATION) – CI/CD, Conteneurisation & Orchestration : – Écriture et normalisation des Dockerfiles – Déploiement des services sur EKS, S3, GKE via Terraform – Création de pipelines GitLab CI/CD et tests unitaires – Industrialisation de Telepresence pour l'équipe DEV – Création de playbooks Ansible AWX pour la gestion des configurations – Participation à la mise en place du Branching Model – Réorganisation des projets GitLab – Support & Documentation : – Débogage et correction des bugs – Rédaction de la documentation technique – Support aux développeurs juniors

Projet: Mise en place de la culture DevOps et développement de services web RESTful – Méthodologie & Gestion de Projet : – Intégration de la culture DevOps – Définition des User Stories et organisation des Pocker Planning – Distribution des tâches aux équipes de développement – Définition du branching model et des pratiques de gestion de version – Définition de l'architecture logicielle – Gestion de l'usine logicielle (outils, processus, automatisation) – Développement & Intégration : – Développement de services web RESTful avec Python (Django) – Création de nouveaux projets GitLab et intégration des microservices – Développement d'API REST en Python/Django et Java (Spring Boot) – Création et intégration des bases de données (MongoDB, Oracle) dans les services – Écriture de tests unitaires et d'intégration pour garantir la qualité des services – Mise en place du code quality via SonarQube – Écriture des Mocks pour les tests et simulations – Développement d'un moteur de calcul haute performance – Projet: Optimisation et refonte d'un moteur de calcul financier en C++: Implémentation d'algorithmes mathématiques complexes pour des simulations financières – Optimisation des performances et réduction du temps de calcul via le multi-threading et l'optimisation mémoire – Utilisation de bibliothèques comme Boost et Eigen pour les calculs matriciels avancés – Déploiement sous Linux avec une gestion optimisée des ressources système – Développement d'un moteur de rendu 3D – Projet : Création d'un moteur de rendu graphique en temps réel – Développement en C++ avec OpenGL/Vulkan pour le rendu graphique – Gestion avancée des shaders et optimisation des pipelines graphiques – Mise en place de structures de données optimisées pour la gestion des objets 3D – Utilisation des GPU via CUDA pour accélérer certains calculs. – CI/CD, Conteneurisation & Orchestration : – Déploiement des services sur des conteneurs Docker – Écriture et normalisation des Dockerfiles et des images Docker – Création de pipelines CI/CD via Jenkins pour automatiser les déploiements – Automatisation des déploiements sur Jenkins pour des processus de livraison continue – Déploiement et intégration continue avec Jenkins. – Développement Front-End & Documentation : – Développement web avec Angular (utilisation des librairies Material et autres composants UI) – Documentation des API via Swagger pour générer des spécifications claires.

– Méthodologie & Gestion de Projet : – Travail en environnement Agile Scrum – Participation à la définition de l'architecture logicielle – Développement & Intégration : – Développement d'API REST en Java (SpringBoot) et Python (Flask) – Développement et refactoring de code React pour l'interface utilisateur – Écriture des tests unitaires et d'intégration sur les services développés – Déploiement des services sur des conteneurs Docker pour une portabilité et scalabilité optimisées – Automatisation des déploiements avec Jenkins pour une intégration continue – Applications Mobiles & Data Science : – Conception et réalisation d'applications mobiles natives avec Java – Documentation via Swagger pour les API – Écriture de la documentation dans Confluence pour une collaboration et suivi efficaces – Intégration de Dataiku et Traitement des Données : – Mise en place du cluster Kubernetes pour Dataiku DSS pour une scalabilité optimale – Installation et configuration des différents nodes Dataiku (Automation Node, Scoring Node, Studio Node) sur conteneurs Docker – Intégration en mode horizontal de Dataiku avec le cluster Spark existant pour améliorer les performances de calcul – Mise en place d'une interface DSS pour la collecte et l'extraction des données agricoles – Web sourcing des leads agricoles avec Python et BeautifulSoup – Transformation et transfert des données agricoles dans une base MySQL – Développement de modèles statistiques de classification de l'agriculture pour le traitement et l'analyse des données – Mise en production des modèles en mode Automation pour une exécution continue – Développement d'un service backend ultra-performant – Projet : Implémentation d'un service backend en C++ pour traiter des millions de requêtes par seconde – Conception et développement d'un serveur HTTP en C++ avec Boost.Asio – Optimisation des temps de réponse via l'implémentation de caches et la gestion efficace des threads – Intégration avec des bases de données à haute performance (Redis, PostgreSQL) – Tests de montée en charge et optimisation mémoire pour éviter les fuites

– Méthodologie & Gestion de Projet : – Participation à l'architecture logicielle pour la gestion des applications – Travail en environnement Agile Scrum pour un suivi et des itérations optimisées – Développement & Conception d'Applications : – Conception et réalisation d'applications de gestion de stock pour un particulier opérant au centre commercial – Conception et réalisation d'applications de gestion de tontine pour un particulier opérant au centre commercial – Développement d'API REST en Java (Spring Boot) pour la gestion des fonctionnalités – Développement de JPA (Java Persistence API) et de Hibernate pour la gestion des bases de données – Développement de modules de gestion spécifiques aux besoins du client – Documentation & Qualité : – Documentation avec Swagger pour une meilleure clarté et collaboration