Nassereddine BELGHITH

Contexte Au sein de la CAGIP Cloud Team (45 personnes), j’ai travaillé comme Tech Lead DevOps Cloud sur le programme FRESH, premier projet critique migré vers Google Cloud Platform (GCP) et utilisé comme prototype de référence pour la modernisation du SI. J’ai encadré une équipe de 4 ingénieurs (2 en France, 2 à Singapour) pour : définir et mettre en place les fondations Landing Zone GCP, sécuriser les déploiements, industrialiser les pratiques IaC et CI/CD. Ce projet avait une double particularité : Stratégique : poser les bases GCP dans un contexte bancaire exigeant (audit, conformité, sécurité, FinOps). Organisationnelle : premier projet GCP et premier projet mené en mode agile, contrairement aux projets AWS encore gérés en mode client. Réalisations clés Landing Zone & Sécurité: Mise en place des Organization Policies (API control, restrictions CMEK, contraintes de ressources). Standardisation IAM (principes de least privilege, rôles custom). Implémentation de Workload Identity Federation (WIF) pour CI/CD ↔ GCP. Gouvernance réseau : NAT, proxy, DNS interne, segmentation VPC. Alignement des mécanismes MFA (Google Authenticator) déjà en place. Infrastructure as Code (IaC): Collaboration régulière avec les architectes Google France & Silicon Valley (points bi-hebdomadaires). Réalisation d’un POC Dataproc haute disponibilité (clusters Dataproc sur Compute, Engine répartis sur 2 zones,automatisation via Cloud Functions pour bascule et disponibilité.) Décision documentée d’abandonner Dataproc sur GKE (API immature), alternatives validées en comité. Mise en place d’une plateforme IaC mutualisée (GCS centralisés pour artefacts et états Terraform, GitLab Runners mutualisés sur VM,ArgoCD déployé sur GKE dédié IaC (socle centralisé multi-projets). Développement de modules Terraform GCP (VPC, GKE, IAM, Cloud SQL, Dataproc, Cloud Functions, Cloud Storage). Gestion des environnements multi-projets via Cookiecutter. CI/CD & Sécurisation: Industrialisation GitLab CI/CD (pipelines multi-modules, Checkov). Déploiement sécurisé des workloads sur GKE : Workload Identity, Helm offline (cert-manager, Gatekeeper, external-secrets, ingress-nginx). Connectivité & Hybride: Ouverture de flux GCP ↔ On-Premise : Kafka, TSDL (API AWS), Usignon (SSO). Coordination avec réseau/sécurité (Landing Zone, firewall, NAT, DNS interne). FinOps & Optimisation: Scalabilité automatique (GKE autoscaler, serverless, spot). Mise en place d’alertes budgétaires et optimisation des coûts BigQuery & GCS. Mutualisation (GCS, runners CI/CD, ArgoCD) pour réduire les coûts et homogénéiser. Gouvernance & Support: Participation aux comités d’architecture & sécurité (Cloud Functions Gen2, Private Service Connect, Dataproc GKE/CE). Contribution à la définition des HLD avec les architectes solutions. Support aux équipes projets dans le déploiement sécurisé d’applications cloud-native. Documentation technique & transfert de compétences. Agilité & Pilotage: Co-animation des cérémonies Scrum (Sprint planning, review, rétrospectives). Synchronisation entre streams (sécurité, réseau, applicatif). Suivi de la vélocité et reporting aux parties prenantes.

Mise en place d'une architecture Databricks standard pour le POC client Thales - Infrastructure sécurisée : Conception de Virtual Networks sécurisés et intégration avec Microsoft Entra ID pour une gestion centralisée des identités. Configuration d'Azure Data Lake Storage pour le stockage et la récupération des données. - Automatisation et DevOps : Pipelines CI/CD avec GitLab CI pour automatiser le cycle de vie des applications et des infrastructures. Tests automatisés intégrés pour garantir la qualité avant mise en production (opa..etc). -Gestion des clusters Databricks : Création et configuration via Terraform pour une scalabilité et une optimisation des coûts. Sécurisation des accès et mise en œuvre de politiques de scaling automatique.

- Surveillance des performances des travaux et applications, notamment des jobs Spark, applications K8s et Kafka, à l'aide d'outils tels que Prometheus, Grafana, InfluxDb, Stackdriver, BigQuery, Rundeck et Azkaban. - Automatisation des alertes via différents moyens tels que l'email, care, incidents et chatbot. Supervision des API et des jobs Spark échoués ou à long terme en utilisant les API d'Azkaban et Yarn, avec la possibilité de tuer/exécuter des jobs ou des flux via Java 11. - Utilisation de Python 3.8, BigQuery Client API, GCS, K8s Kustomize et GCR pour la surveillance des tables et vues BigQuery. - Gestion de l'ingestion des données via des fonctions lambda comme Pub/Sub, abonnements Pub/Sub, notifications de stockage et alertes de journalisation GC. - Direction de la migration de la solution photo de Carrefour vers le cloud, incluant IIS, SQL Server, Elastic Search V7, DollarU, GCE, API Rest et services web. - Migration de la solution GDS vers Google Cloud Platform (Google Cloud Storage pour la gestion des versions de fichiers, transfert de données d'Azure vers GCS, IaC : Terraform, Ansible et Rundeck). - Migration d'ElasticSearch de la version v7.9.2 à v8.12.0, en passant par v7.17.6, impliquant la migration de plus de 60 clients (API et jobs de batch d'indexation) ainsi que la migration de Kafka Elasticsearch Connect vers la version v14.0.2, avec une interruption minimale de service et un bon RTO. - Gestion de la migration des Cloud Functions de la première à la deuxième génération. -Supervision de la migration des jobs Spark de Dataproc vers Dataproc Serverless, intégrant une infrastructure avancée pour améliorer la gestion des ressources, optimiser les coûts et automatiser les déploiements (Backend, Réseau, DevOps, Monitoring et Alerting).

En tant qu'ingénieur Data, ma principale responsabilité est d'intégrer diverses sources de données (API Spotify, API VK, API Itunes, API Amazon Music, etc.) tout en respectant la règle Bronze-Silver-Gold. J'utilise Spark-DataBricks et Scala, en me référant à la documentation pour effectuer le mapping des données provenant de différentes sources. Pour garantir la qualité des données, je structure les données en utilisant Spark et AWS DeltaLake, ce qui inclut la gestion de la version des tables, le forçage de schéma et d'autres opérations en mode ACID. Je réalise également des revues de code, des tests unitaires et des tests de performance pour assurer une performance optimale des solutions. De plus, je déploie les artefacts en suivant une architecture batch en utilisant des fonctions AWS Lambda, AWS Databricks et DeltaLake. En ce qui concerne l'environnement technique, j'utilise Spark 3.0.1, Scala 2.12 et Python 3.8 avec GitLab comme outil de gestion du code source. J'utilise les services AWS tels que S3, EMR (pour les tests des jars), les fonctions Lambda, DataBricks et DeltaLake pour l'intégration et la gestion des données. Enfin, je suis la méthodologie Agile pour assurer la livraison efficace et efficiente des solutions.

Dans mon rôle chez Orange Jordanie, j’ai eu l’opportunité de jouer un rôle clé dans la migration stratégique de la plateforme vers Google Cloud Platform (GCP). J’ai assuré la supervision complète du projet, depuis l’évaluation initiale des besoins jusqu’à la mise en production, en passant par la conception de l’architecture cible et la définition des étapes de migration. Mon approche a consisté à élaborer un plan de migration détaillé, intégrant l’analyse des workloads existants, l’optimisation des ressources, la définition des priorités et la mise en place d’un calendrier précis. J’ai coordonné les équipes interfonctionnelles – développement, opérations, sécurité et infrastructure – afin de garantir une collaboration fluide et un alignement sur les objectifs métier. Sur le plan technique, j’ai veillé à appliquer les meilleures pratiques d’architecture cloud recommandées par Google, notamment en matière de sécurité, haute disponibilité, performance et scalabilité. La migration a intégré l’utilisation de services clés tels que Compute Engine, Cloud Storage, VPC, IAM et Cloud Monitoring, tout en mettant en place des stratégies d’optimisation des coûts et d’automatisation via Terraform et CI/CD. Grâce à cette démarche, nous avons réduit significativement les coûts d’infrastructure, tout en améliorant la performance globale et la capacité de montée en charge de la plateforme. Ce projet a également permis d’accélérer l’innovation en offrant aux équipes la flexibilité et la puissance des technologies GCP, ouvrant la voie à de nouvelles fonctionnalités et à une meilleure expérience client.

• Analyse des données du parc de compteurs pour prédire les incidents de télé-relève, mise en place de tableaux de bord pour les utilisateurs métiers. • Réalisation de revues de code, tests unitaires, et déploiement des services en production en utilisant Spark, Python, Tableau, et d'autres technologies. • Collaboration avec les équipes pour analyser le suivi des appels et améliorer les taux de réussite, les volumes d'appels et les interventions.

Au sein du CEA, j’ai travaillé comme Ingénieur R&D en vision par ordinateur, dans le cadre de projets scientifiques et industriels à forte composante algorithmique. L’objectif principal était de concevoir des algorithmes de deep learning appliqués à la reconnaissance d’images et de vidéos, notamment pour la reconnaissance d’actions, la génération automatique de légendes, et la détection de points d’intérêt. Parallèlement à ces travaux de vision, j’ai également contribué à un projet de modélisation mathématique d’un matériau piézoélectrique, visant à simuler ses propriétés électromécaniques dans différents contextes d’usage. Ce travail s’inscrivait dans un cadre pluridisciplinaire combinant physique appliquée, modélisation numérique et calcul scientifique.

Lors de mon stage, je participe à la conception et à la planification de l'infrastructure physique d'une polyclinique en utilisant AutoCAD. Je crée des conceptions détaillées pour les fondations du bâtiment, sa structure, la plomberie, les systèmes électriques et d'autres composants connexes. En collaboration avec l'équipe de projet, je m'assure que la conception respecte les normes de sécurité, d'accessibilité et d'efficacité requises, tout en tenant compte des besoins des professionnels de santé et des patients. En plus des travaux de conception, j'effectue des tests de charge pour déterminer la capacité du bâtiment à résister à diverses charges et contraintes, ce qui est un aspect crucial pour garantir la sécurité et l'intégrité structurelle du bâtiment. Ce stage me fournit une expérience pratique précieuse dans la conception et la planification de projets complexes en ingénierie civile, en utilisant AutoCAD et d'autres outils logiciels pertinents.