Lucien Pereira

— Mise en place d’un serveur bastion, le contrôle d’accès utilise un certificat ssh que l’utilisateur authentifié génère en autonomie à partir de sa clé publique. — Contribution au développement d’un controlleur Kubernetes afin de faciliter le déploie- ment à la demande d’application. — Mise en place de l’outil de CI/CD ’Concourse’. — Contribution au développement de l’application permettant de déployer des environ- nements Mirakl à la demande. — Utilisation d’Helm et d’argoCD afin d’automatiser le déploiement de l’application sur un cluster Kubernetes. — Utilisation de Terraform et d’Ansible afin de mettre en place l’infrastructure sur AWS, GCP et Azure. — Mise en place d'un cluster Databricks sur AWS à l'aide du provider Terraform.

— Utilisation d’Openshift et de Kubernetes (EKS). — Mise en place de Notary ( The Update Framework ) afin d’assurer l’intégrité des images docker déployées. — Mise en oeuvre de Twistlock afin de scanner les images à la recherche de vulnérabilités. — Analyse de noeud afin de vérifier le respect des normes du CIS (Center for Internet Security). — Amélioration de la sécurité des noeuds Kubernetes. — Mise en place d’Istio afin de bloquer les communications non autorisées entre services.

J'ai mis en place divers prototypes de services distribués à l’aide de docker. J’ai également utilisé ansible afin d’automatiser la configuration et l'installation des applicatifs. — Mise en place d’un cluster Mesos en utilisant DC/OS — Exploitation d’un cluster Kubernetes sur Google Compute Engine (définition de Deployement, Service, Replication Controler ...) — Écriture de recettes Ansible permettant l’installation automatique de DC/OS. — Écriture de dockerfile afin de créer les images des applications. Technologies : Mesos, Ansible, Docker, Kubernetes

Initialement développeur puis CTO chez Sépage, j’ai mise en place une architecture logicielle permettant de tirer pleinement avantage du moteur de recommandation sémantique. Il s’agit d’une système très consommateur en donnée utilisant un knowledge graph. C’est à la problématique du traitement de gros volumes de données que je m’intéresse aujourd’hui. — Utilisation de Spark ML afin de calculer un TF/IDF — Intégration continue à l’aide du serveur Jenkins — Déploiement des services dans des conteneurs Docker — Utilisation de Ansible et du module Google Compute Engine afin de déployer sur ce dernier — Utilisation d’un cluster MongoDB pour le stockage des données — Architecture tolérante aux pannes utilisant une communication asynchrone (Apache Kafka) — Exploitation des logs et visualisation des incidents par l’utilisation de ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana) — Les services sont écrits en Scala. Utilisation de Play2, Spray pour les API HTTP. Specs2 pour les tests.

— Pilotage des serveurs chez Amazon EC2 via Ansible — Construction de paquets RPM afin d’automatiser l’installation du service — Service REST d’authentification réalisé en utilisant Spray et Play2 — Stockage des donnée dans PostgreSQL — Indexation de milliers de documents (legifrance.fr) dans un index Lucene

Conception et réalisation d'un client lourd utilisant la technologie Eclipse RCP permettant de saisir des données en ligne et hors ligne (via synchronisation automatique dès que l'accès au réseau est possible). La généricité du client est assurée par l'utilisation d'un méta-modèle (Ecore EMF). Ainsi le client permet la saisie de formulaire distincts par simple modification de l'instance de modèle, cette dernière étant stockée dans un fichier XML. Conception et réalisation d'une application web permettant de construire un graphe sémantique guidé par ontologie. Réalisation d'une surcouche au moteur d'indexation Lucene afin de faciliter sa configuration. Programmation orientée composants à l'aide du conteneur Plexus. Techonologies : Eclipse RCP, REST, EMF, Maven, SVN, Jena, Java/JEE, Jetty, Glassfish, ZK Presentation, Lucene, JUnit, Plexus, JMock.

Participation au projet Scribo, conception et réalisation d'une extension au moteur de wiki permettant d'annoter du texte mutable (page wiki) et d'assurer que les annotations demeurent pertinentes en cas de modication du document. Technologies: Java/JEE, plateforme XWiki, Maven, SVN, JMockup, JUnit.