Kais BEN SLAMA

– Développement et maintenance d'APIs critiques haute performance (Java/Spring Boot, AWS) exposant les données descriptives des 5 800+ établissements du groupe Accor à l'international (hôtels, restaurants, spas, wellness), supportant 30M+ requêtes/jour et alimentant l'écosystème digital du groupe (sites web, applications mobiles, partenaires B2B). – Architecture microservices en approche API-First, garantissant scalabilité, résilience et latence optimale (p95 < 20ms) pour les services critiques du groupe PROJETS STRATÉGIQUES & LEADERSHIP TECHNIQUE – Pilotage technique du projet RDM (Referential Data Manager): outil global Accor de gestion des référentiels critiques (i.e. Rates, Policies) utilisé par les équipes clés internationales → Architecture: Microservices Java/Spring Boot, DDD, API REST, AWS (ECS, EventBridge, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB/DocumentDB) → Responsabilités : Étude comparative des stacks, définition architecture et standards, développement backend, infrastructure cloud AWS, pipelines CI/CD, monitoring (Splunk) → Impact: Centralisation des données critiques, amélioration de la gouvernance – Pilotage technique de la migration vers NGD (Next Generation Distribution) qui utilise le système ACRS (Amadeus Central Reservation System): projet stratégique groupe visant à moderniser le système de distribution des hôtels Accor à l'international → Architecture: Intégration APIs REST Amadeus, connecteurs temps réel, synchronisation disponibilités/tarifs, gestion multi-environnements → Réalisation : Migration réussie du premier hôtel pilote (décembre 2024), validation de l'architecture, documentation technique, et préparation du rollout progressif sur l'ensemble du parc hôtelier – Maintenance et évolution de 4 APIs REST critiques en approche API-First (Catalog, Referential, F&B, Wellness): 30M+ appels/jour, latence p95 < 20ms, architecture résiliente garantissant disponibilité et performance à l'échelle INNOVATION & TRANSFORMATION IA – Contributeur volontaire du projet "ALL PROMPTS" : création d'un écosystème de ressources IA (agents backend spécialisés, workflows automatisés, rules AGENTS.md, personas) pour standardiser et accélérer le développement Java/Spring Boot via Prompt Engineering et IA générative (Claude, ChatGPT, Cursor, AmazonQ) → Impact: 50+ développeurs Accor Tech, gouvernance multi-niveaux (Global/Team/Project) – Conception et mise en œuvre d'un processus de traduction automatisée basé sur l'IA générative, améliorant qualité, cohérence et vélocité des données multilingues à l'échelle internationale ARCHITECTURE & PERFORMANCE – Refonte du module de recherche d'hôtels (Catalog API) en architecture hexagonale, réduisant la complexité technique, améliorant la maintenabilité (+40%) et facilitant l'onboarding – Migration stratégique DynamoDB → DocumentDB pour supporter les recherches géographiques avancées (Bbox, Raduis et Query) et optimiser la scalabilité horizontale des services critiques – Migration du projet Catalog API vers architecture monorepo avec environnements éphémères, réduisant les cycles de livraison de 30% et facilitant les tests et l'intégration des fonctionnalités – Optimisation de l'architecture événementielle (AWS SQS + DynamoDB) pour la gestion des messages volumineux, garantissant fiabilité et résilience du flux à haute volumétrie QUALITÉ, FIABILITÉ & PRODUCTION – Responsabilité production en modèle "You Build It, You Run It": déploiements blue/green, astreintes, résolution rapide d'incidents (MTTR < 30min), garantissant disponibilité 99.9% – Application rigoureuse des pratiques de qualité logicielle: tests unitaires et d'intégration (couverture >80%), code reviews systématiques, documentation technique (OpenAPI), monitoring temps réel (Splunk), amélioration continue

– Développement de services de Machine Learning haute performance (Java 21, Spring Boot/Webflux, Kafka Streams) pour les marketplaces internationales d'Adevinta (Leboncoin, Kleinanzeigen, Mobile.de, Fotocasa, Milanuncios): APIs d'embeddings texte/image, streaming temps réel, et Computer Vision (classification NSFW, car classifier). – Architecture cloud-native AWS/Kubernetes supportant 1 milliard de requêtes/mois (~1000 req/s), avec scalabilité automatique et conformité RGPD. Collaboration étroite avec data scientists, ingénieurs ML et Product Managers pour intégrer les solutions ML dans les produits des marketplaces, avec onboarding et support technique continu PROJETS STRATÉGIQUES & LEADERSHIP TECHNIQUE – Conception et développement from scratch de l'Embeddings API: service REST haute performance (Spring Boot/Webflux) calculant les embeddings texte/image pour les marketplaces Adevinta, supportant 1 milliard de requêtes/mois (~1000 req/s) avec latence P99 optimisée → Architecture: Java 21 avec Virtual Threads, Spring Webflux/Netty (réactif), invocation gRPC/Protobuf des serveurs ML, cache S3 pour optimisation, authentification Spring Security, secrets AWS Secrets Manager → Scalabilité: Autoscaling Kubernetes, optimisation JVM (benchmarking/tuning), support multi-modèles, gestion de charge avec load testing (Locust) → Qualité: Tests unitaires/intégration (JUnit 5, Mockito, Docker Compose), couverture >80% (SonarQube), monitoring Grafana/Prometheus (latence P99/P90/P50, RPS, erreurs HTTP), alertes proactives → Impact: Déployé sur 2 marketplaces (Fotocasa, Leboncoin), documentation API Swagger, CI/CD GitHub Actions – Développement from scratch de l'Embeddings Streamer: application Spring Boot avec Kafka Streams générant les embeddings en temps réel depuis le Data Collector Adevinta, architecture événementielle stateless (KStreams) pour traitement distribué haute volumétrie → Architecture: Event-Driven avec Kafka Streams, topologie optimisée, Pipes/Sinks via Datahub (consommation Data Collector, production vers Kafka/S3/Redshift/Milvus), invocation gRPC des serveurs ML → Performance: Tests de charge à grande échelle, monitoring Grafana/Prometheus (latences/lags Kafka, RPS consommés/produits, invocations ML), alertes sur lags et exceptions → Impact: Déployé pour Visual Search, traitement continu des flux de données des marketplaces – Participation à la conception et au développement du pipeline de backfill KubeFlow: système de génération batch d'embeddings depuis S3, avec scripts Python pour transfert S3→EFS et publication Kafka après calcul ML, interface utilisateur pour pilotage du pipeline MODERNISATION & PERFORMANCE – Modernisation de l'infrastructure et des pratiques DevOps: migration Travis/Spinnaker vers GitHub Actions, introduction SonarQube (quality gates), Dependabot (sécurité), Spotless (formatage), amélioration continue des pipelines CI/CD – Migration Java 11 vers Java 21: adoption des Virtual Threads, introduction Spring Webflux/Netty pour architecture réactive, benchmarking et tuning JVM pour optimisation des performances, load testing avec Locust – Amélioration du monitoring et de l'observabilité : construction de dashboards Grafana/Prometheus (latences P99/P90/P50, RPS, santé pods, métriques JVM, flux Kafka), mise en place d'alertes proactives pour surveillance temps réel et réaction rapide aux incidents COLLABORATION, QUALITÉ & CONFORMITÉ – Collaboration technique active: participation aux discussions d'architecture et résolution de défis complexes, pair programming pour amélioration de la qualité du code et partage de connaissances, forte capacité de proposition et d'innovation en équipe – Onboarding et accompagnement des marketplaces internationales: intégration de 10+ marketplaces sur les services ML (Fotocasa, Leboncoin, Kleinanzeigen, Mobile.de, Milanuncios, Jofogas, etc.), documentation API détaillée (Swagger), support technique et adaptation aux besoins spécifiques – Conformité RGPD : garantie de la conformité des données avec les exigences du RGPD, protection des données personnelles et respect des réglementations européennes en vigueur

– Préparation et optimisation d'un starter kit automatisé pour une solution de calcul de risque « One Computing Farm », dans un environnement Cloud/DevOps et contribution comme un super facilitateur avec d'autres projets qui utilisent ce starter kit. PROJET STRATÉGIQUE - STARTER KIT AWS – Conception et développement du Starter Kit AWS: plateforme IaC mutualisée (Java CDK, CloudFormation) permettant le déploiement standardisé d'applications batch et temps réel sur AWS avec conformité sécurité bancaire → Architecture: Applications Java Spring Boot (framework, batch whiteapp, realtime whiteapp), services serverless Lambda (Python/Java) pour API proxy, audit, billing, monitoring, S3 cleanup → Infrastructure as Code: Templates CloudFormation générés via Java CDK pour provisionnement automatisé des ressources AWS (ECS, EC2, Lambda, S3, DynamoDB, etc.) → Impact: 7+ projets en production (TSR, ScoreFusion, Coloss, Loki, Jarvis, Friday, Sentry), réduction du time-to-market, standardisation des déploiements, conformité sécurité garantie OPTIMISATIONS MAJEURES – Optimisation des coûts d'infrastructure AWS: migration vers processeurs Graviton 2/3 (EC2, Fargate, Lambda), utilisation d'EC2 Spot Fleet pour calculs batch intensifs, introduction de retention policies S3 et TTL DynamoDB, réduction significative des coûts sur l'ensemble des projets – Sécurisation et conformité réglementaire bancaire : chiffrement des instances EC2 avec Nitro Instances, intégration HashiCorp Vault HSM pour données C3, implémentation authentification SAFE dans AWS, principe de least privilege (suppression Administrator Access CloudFormation), policies SQS restrictives, scans de vulnérabilités hebdomadaires (CheckMarx) – Automatisation complète du cycle de vie des ressources AWS: pipelines automatisés pour provisionnement/terminaison d'instances EC2 de debug, renouvellement certificats AWS (load balancers), self-healing des tasks ECS, destruction des ressources, supervision automatisée de la résilience des whiteapps avec notifications, rotation des access keys expirées → Multiversion: Capacité de déployer différentes versions séparées dans AWS → Tag maps: Balisage automatique des ressources pour gestion multi-comptes → Multi-région : Étude et conception d'un système résilient multi-région (Irlande/Paris) pour mode batch INFRASTRUCTURE & DEVOPS – Construction et maintenance des pipelines CI/CD end-to-end (build monitoring): administration OpenShift (images, config maps, volumes persistants, builds, service accounts), administration Jenkins (variables d'environnement, shared libraries, intégration SonarQube/GitHub Enterprise, credentials, GitHub Apps pour tagging) – Gestion des images Docker: création et gestion via AWS ECR pour le projet OCF, utilisation de l'utilisateur 1001 (non-root) pour conformité sécurité – Monitoring et observabilité : dashboards Grafana personnalisés (facturation par client avec Lambda/CloudWatch, monitoring runs batch avec DynamoDB/API Gateway/VTL, monitoring VMs avec Prometheus Node Exporter), cluster OpenSearch avec dashboards Kibana pour KPIs du Starter Kit – Tests et qualité : tests unitaires (JUnit 4/5, Mockito, PowerMock), quality gates SonarQube, scans de vulnérabilités CheckMarx hebdomadaires, conventional commits et release notes GitHub ACCOMPAGNEMENT & BEST PRACTICES – Facilitation et accompagnement de 7+ projets sur le Starter Kit: TSR, ScoreFusion, Coloss, Loki, Jarvis, Friday, Sentry (migration on-premise → AWS), avec support technique, formation aux pipelines CI/CD et autonomisation des équipes – Migration Sentry on-premise vers AWS: proposition et amélioration de l'architecture AWS, participation aux choix techniques et stratégie d'infrastructure, configuration AWS Secrets Manager, implémentation authentification SAFE, accompagnement de l'équipe vers l'autonomie – Amélioration continue du Starter Kit : facilitation de l'utilisation via GitHub repository templates, scripts de patch, Java archetype, pipelines automatisés, documentation technique et best practices (conventional commits, release notes, least privilege, sécurité Docker)

– Mise en place d'une architecture microservices from scratch – Participation aux études, à la conception et au développement de l'application (exigences fonctionnelles avec user stories, Story board, diagramme de classes, services et persistance, les modules de java ...) – Adaptation et optimisation continue de l'application en s'articulant au Software Craftsmanship (Agilité, cleanCode, OO, TDD, BDD, SOLID ...) – Assurer le suivi de l'équipe à la fois comme un Scrum Master (un garant du processus de l'équipe en éliminant les écueils et les obstacles) et ainsi comme Tech Lead (MOI : motivation, organisation, innovation idées) – Mise en œuvre du projet et des évolutions du système, en veillant à la qualité de développements et à l'exploitabilité des solutions – Rédaction et maintien à jour la documentation technique du projet en anglais – Assurer la qualité de l'application en intégrant le test unitaire avec JUnit, Assert) ainsi que Mockito et MockMVC – Instiller la culture DEVOPS au sein du collectif projet: mise en place d'un software factory moderne (CI/CD) avec les tests fonctionnels et de performance automatisés – Concevoir et maintenir l'infrastructure Cloud avec la plateforme AWS – Sécurisation de l'application tels que les APIs REST via Keycloak et OAuth2 pour l'authentification – Être à l'écoute du marché pour assurer l'évolution des outils (Lombok, Liquibase, Active API ...) et force de proposition sur les nouvelles orientations à prendre

– Smart Predict: pour les clients ING et Rabobank, est un système de gestion de la trésorerie et des liquidités d'une banque moderne, construit selon les normes de l'industrie (BCBS, SWIFT, OASP ...) – Estimation des charges des différents modules et participation à la préparation des documents requis par les clients (RFP, SRS ...) – Assurer la coordination et le suivi de l'ensemble de l'équipe Predict. – Accompagner l'équipe dans leur amélioration continue et dans le développement de leurs compétences. – Préparation et maintenance de l'environnement on-premise pour Predict – Initiation et proposition d'une infrastructure Cloud avec la plateforme AWS demandée par la banque ING – Améliorer les différents processus liés à l'activité de Predict en s'articulant à SCRUM et au Software Craftsmanship – Étude, analyse et définition du besoin des nouvelles fonctionnalités en collaboration avec l'équipe de Londres proposés par les clients: – Migration du front-end de Predict vers Angular – Intégration de la solution PFC (Payement Flow Control) pour le control de flux de paiements – Intégration de la solution « Report Scheduler » pour la planification des différents rapports dans Predict – Optimisation de la performance pour l'écran Intraday Liquidity Monitor – Tester les vulnérabilités de l'application avec burp suite et Owasp ZAP et les corriger (Cross Frame scripting, Content Sniffing, HttpOnly Flag, Authorization bypass, Cross-site request forgery attack, Cross-site scripting, SQL injection ...). – Préparation du livrable pour chaque version et déploiement du war. – Proposition des stratégies des solutions avec revu de code. – Mettre à jour JBoss 7 vers WildFly 9.0.0 et Java6 vers Java8 en gardant le bon fonctionnement de l'application. – Test (Junit, TDD), validation (SONAR) et mise en production du produit – Smart Input: pour tous les clients de Swallowtech (ING, RaboBank, BCT ...), est une application EAI pour la gestion des messages financiers et qui effectue l'extraction et l'analyse de données provenant de sources et de formats variés (ie. SWIFT, Calypso, ATLAS) – Assurer la coordination et le suivi de l'ensemble de l'équipe SI (Smart Input) – Développement d'une solution « After Crash Recovery » afin de capturer des Snapshots pour chaque interface dans chaque étape et en sauvegardant les taches dans une base de données H2 intégré – Participer aux études, à la conception et à l'implémentation de nouvelles fonctionnalités proposées par les clients: – Développement d'un Plugin « API WS » : Conversion des fonctionnalités du produit Smart AML en des APIs web service (SOAP et REST) pour l'intégration avec le système du core banking – Développement d'un Plugin « file copier » : Gestion générique de la copie des fichiers pour leur consommation par l'EAI – Développement d'un Plugin « followup-hub » : Définition des interfaces d'entrée/sortie pour les messages de suivi (Swift, MQ, Emails, Fichiers) – Préparation des patches pour divers clients bancaires et tests de performance (JMeter).

– Smart Predict : – Implémentation d'un module des alertes personnalisées « Enhanced Alerting » – Implémentation d'un module « Account Attribute » pour la création et la gestion des attributs pour un compte bancaire – Implémentation d'un module de gestion des liquidités intra journalières ILM « Intra-Day Liquidity Monitoring » – Recenser et analyser les besoins du module en supportant les recommandations ILAAP (Internal Liquidity Adequacy Assessment Process) et BCBS (Basel Committee on Banking Supervision) pour la gestion de liquidité. – Configurer la base de données et ajouter les écrans de configuration et les champs nécessaires. – Développer une bibliothèque interne préliminaire en se basant au POC réalisé avec l'équipe Swallow Londres. – Concevoir et développer un écran principal de monitoring. – Développer un processus de calcul de la liquidité intra journalière selon une configuration prédéfinie par l'utilisateur. – Génération des rapports ILM avec jrxml et JETT: BASEL A, BASEL B, BASEL C et Intraday Risk. – Qualifier, suivre et résoudre les incidents techniques, support client niveau 3. – Gestion des anomalies des connexions de base de données ouvertes de l'application. – Déclaration et correction des bugs. – Préparation des scripts de build ANT. – Rédaction des « releases notes » pour les solutions techniques. – Smart Input : – Développement d'un plugin « MT to MX translator » qui sert à convertir les messages de type MT vers un message de type MX à l'aide de l'API WIFE - Prowide Software. – Développement de la fonctionnalité auto-guérison (Self Healing) dans l'application pour ne pas perdre des messages lors d'un arrêt inattendu. – Sécuriser les messages envoyés par l'intégration du SSL en termes de connectivité Websphere MQ. – Mettre à jour Java 7 vers Java 8 tout en gardant l'application fonctionne correctement. – Test de différentes interfaces: SWIFT, ATLAS, CALYPSO. – Rédaction des spécifications fonctionnelles. – Correction des bugs et développement des différentes tâches et modules demandés par les clients. – Rédaction des « releases notes » pour les solutions techniques.

– Intégration d'un éditeur de texte pour une solution programmée avec PRO IV (4GL). – Assister à des réunions d'affaire avec l'équipe de Londres. – Étude préliminaire pour le module ILM de « Smart Predict » – Contribuer à des meetings afin d'assurer la clarté des spécifications des besoins fonctionnelles – Concevoir une preuve de concept (POC) du module – Réaliser un document SRS (Software Requirement Specification) pour ce module – Tester, valider et préparer le release de « Smart Predict » pour les clients. – Signaler les bugs trouvés lors du test dans le Mantis. – Rédaction de la documentation technique de l'outil.