Tanguy von Stebut
Architecte - Big-Data / Cloud / DevOps
Java Spring / Angular
DevOps
Scrum
Elasticsearch certified
Scala / bash / python
46 ans
Permis de conduire
Alfortville (94140) France
Situation professionnelle
Consultant
Ouvert aux opportunités
Présentation
Analyste de données passionné avec plus de 15 ans d'expérience dans l'interprétation et l'exploitation stratégique des données pour stimuler la croissance et améliorer les performances. Maîtrisant parfaitement les techniques d'analyse avancées, je suis spécialisé dans l'identification de tendances, la visualisation de données et la modélisation statistique. J'ai eu l'occasion de travailler avec diverses entreprises de premier plan, où j'ai dirigé des initiatives d'analyse de données fructueuses qui ont conduit à des prises de décisions éclairées et orientées vers les résultats.
Maîtrisant un large éventail d'outils tels que Python, Scala, SQL et Elasticsearch, j'ai manipulé des ensembles de données volumineux avec efficacité pour extraire des informations exploitables. Mon expertise inclut l'élaboration de tableaux de bord interactifs et de rapports personnalisés pour suivre les KPI essentiels et les métriques métier clés.
En outre, je suis familier avec les concepts du Big Data et du Machine Learning, ce qui m'a permis de mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes et apporter une valeur ajoutée.
Par ailleurs Architecte DevOps expérimenté avec une expertise solide en gestion de projets et en traitement des données, j'ai acquis plus de 20 ans d'expérience dans le domaine. Je suis passionné par les méthodologies agiles et la mise en place d'infrastructures de développement et d'intégration continue. Mes compétences incluent la gestion de configuration avec des outils tels que Azure DevOps, Gitlab et Jenkins, ainsi que la programmation dans des langages tels que Java, Python et Go. J'ai travaillé sur des projets de grande envergure pour des clients tels que la Société Générale, Renault et La Poste, en fournissant des solutions innovantes et fiables. Je suis certifié SAFe® 5 Agilist et j'ai une expérience avérée dans la supervision et la coordination d'équipes techniques. Mon objectif est de contribuer activement à des projets ambitieux en mettant en œuvre des pratiques DevOps modernes pour garantir une qualité de livraison optimale.
Maîtrisant un large éventail d'outils tels que Python, Scala, SQL et Elasticsearch, j'ai manipulé des ensembles de données volumineux avec efficacité pour extraire des informations exploitables. Mon expertise inclut l'élaboration de tableaux de bord interactifs et de rapports personnalisés pour suivre les KPI essentiels et les métriques métier clés.
En outre, je suis familier avec les concepts du Big Data et du Machine Learning, ce qui m'a permis de mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes et apporter une valeur ajoutée.
Par ailleurs Architecte DevOps expérimenté avec une expertise solide en gestion de projets et en traitement des données, j'ai acquis plus de 20 ans d'expérience dans le domaine. Je suis passionné par les méthodologies agiles et la mise en place d'infrastructures de développement et d'intégration continue. Mes compétences incluent la gestion de configuration avec des outils tels que Azure DevOps, Gitlab et Jenkins, ainsi que la programmation dans des langages tels que Java, Python et Go. J'ai travaillé sur des projets de grande envergure pour des clients tels que la Société Générale, Renault et La Poste, en fournissant des solutions innovantes et fiables. Je suis certifié SAFe® 5 Agilist et j'ai une expérience avérée dans la supervision et la coordination d'équipes techniques. Mon objectif est de contribuer activement à des projets ambitieux en mettant en œuvre des pratiques DevOps modernes pour garantir une qualité de livraison optimale.
Tech-lead DevOps / Java / Big-Data
DILA - Legifrance.gouv.fr
Octobre 2020
à septembre 2021
- Sur la plateforme publique de gestion des textes de lois français, et dans le cadre de sa MCO ainsi que du développement de ses évolutions et refontes.
- Cette base documentaire des textes de lois repose sur :
- Un ensemble de clusters elasticsearch ELK avec Monitoring dédié/séparé des bases de production.
- L’ingestion des métadonnées qu’elle expose dans elasticsearch est garantie par la solution Apache Nifi.
- Une Api développée en Java avec Spring-Boot est déployée sur des nœuds multiples avec en frontal diverses technologies afin d’effectuer notamment le load-balancing.
- Une application Web développée en Java + Vue.js est, elle aussi, exposée à l’aide de proxies et reverse-proxies Apache afin de garantir notamment la répartition adéquate de la charge.
- Un service d’authentification pour garantir la valeur probante des documents officiels.
- Un ensemble de clusters elasticsearch ELK avec Monitoring dédié/séparé des bases de production.
- Mes travaux ont été de :
- Solutionner les problèmes de performances lié aux couches java d'API mal codées.
- Prototypage avec premiers tests de performance sur banc.
- Implémentation de Généralisation sur le projet
- Prototypage avec premiers tests de performance sur banc.
- Supervision d’un développeur pour l’implémentation et sécuriser le périmètre technique
- Implication sur les plans de tests et le mise-à-jour
- Suivi de la livraison jusqu’à l’environnement de qualification
- Approfondissement des analyses initiales pour affirmer la justification du correctif dans un cadre de performance (ELK apm-server, jcmd, loggc).
- Approfondissement des analyses initiales pour affirmer la justification du correctif dans un cadre de performance (ELK apm-server, jcmd, loggc).
- Effectuer une montée de version majeure (Ansible) des clusters ELK en « latest stable »
- Montée de version sur l’applicatif, comprenant les dépendances vers les librairies correspondantes, ainsi que les impacts sur le code applicatif.
- Montée de version du cluster de monitoring comprenant notamment la prise en compte des nouvelles fonctionnalités et les nouveau modes fonctionnement au niveau gestion d’indexes.
- Montée de version sur l’applicatif, comprenant les dépendances vers les librairies correspondantes, ainsi que les impacts sur le code applicatif.
- Sécuriser NIFI en HTTPS en présentant en premier lieu une étude d’impact détaillée au client, avec un plan d’action basé sur les différentes solutions d’architecture possibles.
- Solutionner les problèmes de performances lié aux couches java d'API mal codées.
- Environnement technique :
- Plateforme: Java-8, Java-10, Java-11
- Outils:
- Code: Gitlab, Jenkins, Ansible, Bash, ssh
- Gestion de projets : Teams, Confluence, Mantis, HP-ALM
- Performance: ELK APM-server, top, jcmd, loggc
- Code: Gitlab, Jenkins, Ansible, Bash, ssh
- Solutions:
- ELK Elastic/Logstash/Kibana (versions 6.3.2, 6.8.3, 7.9.2, 7.10.2)
- Apache Nifi 1.4.0
- Dictao Validation Server (interfaçage client uniquement)
- ELK Elastic/Logstash/Kibana (versions 6.3.2, 6.8.3, 7.9.2, 7.10.2)
- Plateforme: Java-8, Java-10, Java-11