Jilani Ghazi

Responsabilité technique principale sur un portefeuille de projets en production : conception, implémentation et stabilisation de systèmes critiques B2B, data et automatisation métier (cf. portfolio). - CRM B2B multi-tenant : React, Node.js, PostgreSQL, TypeScript, CI/CD. Architecture basée sur un control-plane central, provisioning automatisé, gestion des migrations et politiques ABAC distribuées, endpoints API, interface MCP. Mise en place d’une sandbox IA, de rollouts canary et de mécanismes anti-drift. Migration HubSpot portant sur 550 000 entreprises. - Pipeline de scraping B2B INPI, Google et LinkedIn : React, TypeScript, Node.js, Redis avec BullMQ, Docker, GitLab CI/CD. Conception d’un pipeline d’enrichissement à grande échelle avec scoring de confiance à 5 niveaux, déduplication et nettoyage automatique en base, IA : exploitation des données scrapées pour produire une synthèse métier lisible, qualifier le potentiel commercial et faciliter la prise de contact. - Optimisation infrastructure : diagnostic et hardening d’une infrastructure de production. Mise en place d'un queue mode, remplacement du pruning, tuning PostgreSQL, optimisation du heap, stratégie fail-fast OOM, migration Redis, workers pinés CPU et optimisation mémoire L1/L2/L3. Capacité portée de 10 à 80 exécutions concurrentes, avec élimination des erreurs 502/503. - CI/CD Agentique : mise en place de pipelines intégrant guardrails, permissions, gestion de la mémoire persistante, préservation des secrets et mécanismes de rollback (partie de la sandbox IA pour CRM multi-tenant). - Monitoring agentique n8n : conception d’un agent couplé au monitoring n8n pour identifier les workflows défaillants, cibler les causes probables et proposer des corrections opérationnelles.

Dev Fullstack sur différents projets pour PME et start ups : • Applications métiers internes Node.js, Typescript, React.js, PostgreSQL, Docker (très variées, du talent acquisition à gestion de la comptabilité), • Refonte de formats de stockage des données et travaux de data science : nettoyage, analyse exploratoire et modélisation, • Gestion de parc Windows via NinjaOne (RMM) : supervision, correctifs et prise en main à distance, • Sauvegardes Linux automatisées et externalisées : cron, scripts Bash, rotation et rétention selon le type de données, restauration testée