Julien Jourdain

Dans un contexte de croissance rapide, l'objectif central était d'assurer la résilience de l'infrastructure AWS tout en apportant des ajustements architecturaux pour répondre aux nouvelles exigences de l'entreprise tout en optimisant la productivité des équipes.

Mise en place de standards et de bonnes pratiques pour l'automatisation des infrastructures et des pipelines CI/CD afin d'améliorer la qualité des livrables et de réduire les erreurs humaines.

Maintien et optimisation de l'infrastructure AWS en améliorant la résilience et en garantissant la disponibilité des services critiques, notamment via des solutions de reprise après sinistre alignées sur les objectifs de RTO et RPO.

Revue, optimisation et modernisation des scripts existants pour une meilleure automatisation et gestion des ressources.

Conception et implémentation d'une architecture multi-région (Warm stand By) pour accroître la redondance et la résilience des services, minimisant ainsi les risques de pannes et réduisant les temps d'indisponibilité.

Accompagnement des équipes de développement en assurant un support technique continu, la résolution des incidents critiques pour répondre rapidement aux besoins opérationnels.

Contexte et Objectifs :

Dans un contexte de forte concurrence sur les services juridiques en ligne et d'évolution des réglementations, l'amélioration de l'infrastructure AWS était un enjeu central. La mise en place d'une solution de plan de reprise après sinistre (Disaster Recovery Plan - DRP) était mon objectif principal.

Missions et Réalisations :

Gestion proactive de l'infrastructure actuelle, incluant la correction de bugs et la résolution de problèmes pour garantir la stabilité et la sécurité des systèmes en production.

Optimisation des scripts Terraform et Python pour renforcer l'automatisation des infrastructures AWS, améliorer leurs performances tout en harmonisant les pratiques pour accroître la maintenabilité à long terme.

Conception et déploiement d'une solution de centralisation des backups et de reprise après sinistre (Disaster Recovery Plan), en alignant l'infrastructure sur les objectifs de continuité de service (RTO, RPO).

Intégration et optimisation des pipelines CI/CD, en utilisant Azure DevOps et ArgoCD, pour automatiser les déploiements et réduire les erreurs humaines.

Environnement Technique :

Contexte et Objectifs:

L'objectif était de développer une nouvelle plateforme de données permettant à M6 de mieux exploiter ses données, tout en garantissant un accès sécurisé et optimisé en termes de coûts. Cette infrastructure devait également soutenir le développement de modèles d'IA en fournissant des données propres et facilement accessibles aux équipes.

Missions et Réalisations:

Collaboration étroite avec les équipes métier pour identifier les besoins en termes de données, de traitement et de visualisation, nous permettant ainsi définir les priorités et les solutions à mettre en place pour une gestion optimale des données.

Création d'un S3 Data Lake pour centraliser, stocker et organiser l’ensemble des données provenant des systèmes de M6. Afin de rapatrier efficacement les données et de les rendre disponibles pour différentes équipes (analyse, développement, IA).

Développement et automatisation des pipelines ETL orchestrés via Airflow pour nettoyer, enrichir et transformer les données. L'utilisation de Spark et Pandas a permis de traiter de grands volumes de données et de les préparer pour en capter un maximum de valeur.

Intégration et déploiement d’outils de visualisation adaptés pour permettre aux équipes de suivre en les métriques clés et d'explorer les données de manière intuitive.

Environnement Technique: