Bnei Conseil

Conception du projet : les mots comme briques de la pensée.<ul><li>Clean architecture</li><li>PostgreSQL</li><li>Golang Backend</li><li>Nuxt Frontend</li><li>GraphQL</li></ul>Implémentation Backend :<ul><li>Command/Query Bus</li><li>CQRS</li><li>Repository Générique</li><li>DI avec wire</li></ul>Implémentation Frontend :<ul><li>Pinia</li><li>Apollo/Codegen (GraphQL)</li><li>i18n</li></ul>DevOps :<ul><li>Github Action CI/CD<ul><li>Versionning</li><li>Test, Build, Scan</li></ul></li><li>GitOps avec ArgoCD</li><li>Multi env (dev/prod)</li></ul>

Création d'une plateforme d'enrichissement du vocabulaire

DevOps

Domain Driven Design

Fullstack Development

VocOnSteroid

Project : Self‑Hosted HA Kubernetes Platform Designed, provisioned, and operated a production‑grade 3‑node Kubernetes cluster with a highly available control plane (2 master nodes + 3 etcd members). The environment runs MetalLB for load‑balancing, Cilium (CNI) for secure pod networking, an NFS‑based storage provisioner, and an Infisical secret‑management operator. All components are installed and maintained via IaC (Vagrant + Kubespray + Ansible) and a GitOps workflow with Argo CD, reducing application deployment time from 1‑2 h to &lt; 10 min and cutting failure rates from 40 % to &lt; 5 % [1]. Key outcomes - Zero‑downtime upgrades and failover of the API server in &lt; 5 seconds. - Automated rebuild of the entire cluster from scratch in &lt; 2 minutes. - Integrated observability stack (Prometheus, Grafana, Loki, Jaeger, OpenTelemetry) for full metrics, logs, and tracing. This project demonstrates end‑to‑end expertise in Kubernetes architecture, high‑availability design, IaC, GitOps, and production‑ready observability—ideal for roles requiring robust cloud‑native infrastructure engineering.

Site reliability engineering

Microservices

HA Kubernetes Cluster

PerfectStay

Conception d’un pipeline d’ingestion Go ultra‑résilient traitant plus d’un million de lignes CSV en ~3 minutes, via AWS Lambda et ECS Fargate, assurant l'idempotence et remplaçant la saisie manuelle.

Data Engineering

Backend Development

Go‑based ingestion pipeline

<a href="https://dreamer.bnei.dev" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">https://dreamer.bnei.dev</a><h3>Core Functionality – The Main Feature of Dream Analyst</h3>Dream Analyst serves as a robust platform for journaling and fully interpreting dreams. It leverages a Large Language Model (LLM) to provide multiple interpretations and to extract symbolic tags from user‑submitted dream entries. The primary goal is to give users a fluid interface for meticulous dream logging and to surface deep insights about their subconscious processes.Key Features &amp; Architectural Strengths<ol><li>Simplified Dream Ingestion – Users can effortlessly record their dreams via an intuitive text input or through an integrated voice‑to‑text feature (Web Speech API), ensuring accessibility and ease of use.</li><li>AI‑Powered Advanced Interpretation – After submission, the AI engine processes the dream text, delivering a detailed interpretive reading and an indexed list of symbolic tags (comma‑separated). Users can choose between several analytical paradigms:<ul><li>Jungian Analysis – Interprets dreams through archetypes, the shadow self, anima/animus, and the collective unconscious.</li><li>Freudian Analysis – Focuses on decoding repressed desires and underlying unconscious conflicts.</li><li>Simple Interpretation – Provides a concise, easy‑to‑understand overview of dream themes.</li><li>Islamic Interpretation – Offers readings grounded in the established Islamic hermeneutics of dreams.</li></ul></li><li>Interactive AI Dialogue – Beyond the initial analysis, users can engage in a dynamic conversational interface with the AI analyst, enabling deeper thematic exploration, targeted follow‑up queries, and extraction of additional nuances and insights.</li><li>Secure Data Vault – All submitted dream data are encrypted and stored in a personalized digital vault, meticulously indexed by date, guaranteeing persistent access for longitudinal personal review.</li><li>Resource &amp; Credit Management System – To ensure fair resource distribution and operational stability, the app implements a credit‑based system governing AI analyses and interactive chat sessions. Users receive a predefined daily credit quota for these compute‑intensive features.</li><li>Granular Tag Management – Extracted tags are displayed as clickable, interactive bullet points. Future iterations will add advanced capabilities such as redundancy highlighting (identifying recurring themes) and progression scoring for longitudinal tag analysis.</li><li>User Data Visualization &amp; Indexing – A chronological view of historic dream entries is provided, complemented by robust search and filtering capabilities for efficient retrieval.</li><li>Longitudinal Data Analysis (Roadmap) – Upcoming enhancements include advanced visualisation tools (timelines, heatmaps) and comprehensive reporting modules to map dream patterns and track personal progress over time.</li></ol>

In an era where introspection is increasingly valued, the Dream Analyst application emerges as a sophisticated solution for personal exploration. Built with SvelteKit, it simplifies the capture, advanced analysis, and deep understanding of dream narratives through the strategic use of a modern AI model.

LLMs / Large language models

Dreamer Journal

<h3>Fonctionnalités Clés et Points Forts Techniques :</h3><ol><li>Surveillance Déclarative via CRD: Les utilisateurs définissent des règles de surveillance, y compris des annotations ou labels ciblés et des adresses e-mail de destinataires, via une ressource DeploymentMonitor personnalisée. Cela exploite l'extensibilité native de Kubernetes pour une configuration claire et versionnée.</li><li>Détection des Changements à l'Échelle du Cluster: L'opérateur surveille en permanence tous les Deployments. Lorsqu'un changement dans la spécification ou l'état d'un Deployment surveillé est détecté, il est immédiatement identifié.</li><li>Notification E-mail Sécurisée: Dès la détection d'un changement pertinent, l'opérateur envoie des alertes par e-mail aux destinataires prédéfinis. L'accès SMTP est géré de manière sécurisée via les Secrets Kubernetes, garantissant la confidentialité des identifiants.</li><li>Construit avec Kubebuilder: Développé à l'aide de Kubebuilder, l'opérateur adhère aux meilleures pratiques standard de Kubernetes, offrant une solution de surveillance robuste, extensible et maintenable.</li></ol><h3>Flux Opérationnel :</h3><ul><li>Configuration: Un CR DeploymentMonitor spécifie quels Deployments surveiller et où envoyer les notifications, en se référant à une configuration SMTP stockée de manière sécurisée dans un Secret Kubernetes.</li><li>Réconciliation Continue: Le contrôleur de l'opérateur réconcilie constamment les objets DeploymentMonitor avec l'état réel des Deployments à travers le cluster.</li><li>Alerte: Toute divergence détectée dans les Deployments surveillés qui correspond aux critères du DeploymentMonitor déclenche une notification par e-mail formatée.</li></ul><h3>Déploiement et Utilisation (Points Clés) :</h3><ul><li>Prérequis: Outils Kubernetes standards (kubectl, Docker), runtime Go et un registre d'images accessible.</li><li>Déploiement: Construisez et poussez l'image Docker de l'opérateur, puis déployez-la sur votre cluster.</li><li>Configuration: Créez un Secret Kubernetes pour l'SMTP et définissez vos CR DeploymentMonitor.</li><li>Vérification: Créez ou modifiez un Deployment correspondant aux critères de votre CR pour observer les alertes e-mail générées par l'opérateur et ses journaux.</li></ul>Ce projet démontre une expertise dans le développement d'Opérateurs Kubernetes, la définition de ressources personnalisées, la gestion sécurisée des secrets et la construction de solutions automatisées robustes pour les environnements cloud-natifs.Explorez le Code : <a href="https://github.com/MohammadBnei/deployment-email-operator" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">https://github.com/MohammadBnei/deployment-email-operator</a>

Observabilité Proactive des Déploiements Kubernetes : Un Opérateur pour la Notification des Changements
Cet Opérateur Kubernetes est conçu pour fournir une solution de surveillance automatisée et proactive pour les ressources de type Deployment dans tous les namespaces. Il améliore considérablement l'observabilité du cluster en détectant des changements spécifiques et en informant les parties prenantes — une capacité critique pour maintenir l'intégrité opérationnelle et réagir immédiatement aux événements d'infrastructure.

Deployment Monitor Operator

Ingénieur Backend Golang Senior | Kubernetes

Intervenant donnant cours au sein de l'ESGI pour des élèves de 4/5ème année du cycle Ingénierie du Web.

Intervenant Microservices/React/Golang/CI-CD/Temps Réel/Test de Performance

Ingénieur Backend

Ingénieur DevOps

Developed PerfectStay's travel booking system, including data ingestion services, request monitoring, and infrastructure deployment automation.

Mohammad-Amine Banaei

Ingénieur Backend Golang Senior | Kubernetes

À propos

Expérience de travail

Ingénieur Backend

Ingénieur DevOps

Intervenant Microservices/React/Golang/CI-CD/Temps Réel/Test de Performance

Ingénieur logiciel

Software Development Engineer

Développeur web

Développeur web

Développeur logiciels

Formation

ESGI

My Digital School

Portfolio

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