JÉRÉMY DE SOUSA

Retronews (Plateforme web de consultation des archives documentaires pour BnF-Partenariat) Conception et pilotage de l’industrialisation d’un ETL à grande échelle : plus de 20 millions de pages enrichies et intégrées via Temporal.io, avec orchestration de workflows asynchrones tolérants aux pannes. Conception et mise en production d’une architecture micro-services (CQRS, gateway) en Kotlin / Spring / ReactJS, pensée pour la scalabilité et la maintenabilité à long terme. Construction de pipelines CI/CD couvrant tous les environnements (dev, test, prod) avec déploiement entièrement automatisé sur Kubernetes (Bitbucket Pipelines, Helm, Terraform, Scaleway). Mise en place et exploitation d’une infrastructure de production multiAZ, scalable horizontalement et sécurisée, avec prise en compte d’audits externes de sécurité et d’architecture. Optimisation fine des ressources et des HPA (CPU/RAM), rationalisation du stockage fichiers, permettant une réduction de la facture cloud d’environ 15% tout en maintenant le niveau de service. Mise en œuvre de l’observabilité : centralisation des logs (Loki), métriques (Prometheus-stack, Spring Actuator), dashboards et alerting, pour améliorer la détection d’incidents et le suivi de la performance. Déploiement et configuration d’Elasticsearch pour la recherche, incluant l’indexation des contenus et le tuning des performances. Encadrement technique d’une équipe de 3 développeurs et 2 alternants (recrutement, onboarding, pair programming, code review, entretiens réguliers) et définition des standards de qualité (tests, sécurité, CI/CD, documentation). Semantique Platform (Produit SaaS d’enrichissement sémantique pour des éditeurs de presse : LJDE, L’équipe, Le point, Ebra, ...) Conception, développement et exploitation d’une plateforme SaaS d’enrichissement sémantique en architecture microservices et dans un environnement Kubernetes/Cloud (Python, Kotlin, Quarkus, ReactJS, PostgreSQL). Création d’un chatbot pour un usage expérimental pour 10 rédacteurs (Python, milvus, S3, LLM) Création d’un système de recommandation d’articles similaires pour 5 éditeurs de presse (Python, milvus, S3) Mise en œuvre de pipelines de traitement de données à fort volume (Python, Milvus, S3) pour la recommandation d’articles similaires et des fonctionnalités de recherche avancée. Migration de l’infrastructure de GCP vers Scaleway (Cloud Run, buckets, registres, logs vers cluster Kubernetes), permettant une réduction d’environ 35% des coûts et une meilleure souveraineté des données. Déploiement de modèles légers via vLLM sur un cluster Kubernetes chez Infomaniak, avec gestion des ressources et intégration aux services applicatifs. Novatrans (Plateforme web de réservation logistique de fret pour Novatrans) Conception du modèle de données relationnel (PostgreSQL) et développement full-stack de l’application (API REST Quarkus, front Angular). Participation à la conception technique, au déploiement et à l’exploitation de la plateforme, en lien direct avec les équipes métier et le client.

Lex-edit (Refonte d’une plateforme web legacy d’édition d’articles de presse pour Lextenso) Refonte d’une application legacy vers une architecture plus modulaire : conception hexagonale, multi-modules Maven, Kotlin / Quarkus. Mise en place d’une infrastructure de déploiement sur Kubernetes (GCP), intégration d’Elasticsearch et PostgreSQL, et construction des pipelines CI/CD. Interlocuteur technique côté client pour le support, le suivi et la coordination en visioconférence, dans un contexte de modernisation progressive du SI. LexPress (Outils de rédaction, d'organisation et de publication d'articles de presse pour Lextenso) Développement de l’interface utilisateur (ReactJS, Redux, Material UI) et intégration avec les services backend. Traitement de documents XML (XPath, API Java), migration et synchronisation partielle de bases de données ainsi que maintenance évolutive d’un socle applicatif existant. Amélioration de l’environnement de développement : tests (JUnit), gestion des migrations (Liquibase), documentation API via Swagger.