Preuve

Expérience pratique dans les startups, entreprises et systèmes critiques.

Points Clés

Direction technique CTO opérationnelle pour une startup dans les reçus numériques + publicité in-app. Responsable de l'exécution engineering, livraison et recrutement.

Développement de microservices Golang sur AWS (ECS/ECR, Postgres, SES, S3) avec automatisation CI/CD complète, sécurisation et observabilité complète (SLO 99.95%, p95 <150ms).

Direction d'une équipe de 5 ingénieurs (backend/frontend/QA) dans un environnement startup rapide. Mise en place des workflows de développement, processus de revue de code et mentorat technique.

Développement de microservices + pipelines ETL/données pour des entreprises de retail sur AWS. Traitement de données transactionnelles à haut volume avec exigences de fiabilité et de performance (traitement 250K+ événements/jour).

Développement de microservices Kubernetes dans un environnement aérospatial sécurisé traitant l'imagerie satellite en temps réel. Exigences strictes d'habilitation de sécurité et de conformité (disponibilité 99.9%).

Dockerisation + CI/CD + améliorations logging/monitoring dans un contexte e-commerce à large échelle. Modernisation de l'infrastructure legacy pour l'échelle et la fiabilité.

Expérience systèmes production dans les startups (rôles CTO) et entreprises (Airbus, Orange, grands retailers).

Expertise approfondie : Architectures cloud-native, microservices, systèmes sensibles à la sécurité, plateformes à fort trafic et pratiques DevOps/SRE.

Études de Cas

Résultats production réels issus d'engagements clients anonymisés.

Pipeline Reçus Numériques + Module Publicité Stories In-App

Contexte

Startup (reçus numériques + publicité in-app). Démarrage, phase de validation produit-marché.

Défi

Construire un pipeline de traitement de reçus évolutif et système de diffusion publicitaire à partir de zéro. Zéro infrastructure. Délais serrés. Phase de validation produit-marché.

Ce Que Nous Avons Construit

Architecture et développement de microservices Golang pour ingestion, traitement et stockage de reçus
Conception infrastructure AWS (ECS/ECR, RDS Postgres, S3, SES) avec auto-scaling
Développement module publicité stories in-app avec tracking impressions et analytics
Implémentation pipelines CI/CD avec tests automatisés et déploiements zéro downtime
Mise en place observabilité complète : métriques CloudWatch, logging structuré, alertes PagerDuty
Direction équipe de 5 ingénieurs (backend, frontend, QA) avec workflows agile et revues de code

Résultats de Validation

Système traitant 50K+ reçus/jour avec disponibilité 99.95%
Module diffusion pub servant 2M+ impressions/mois
Latence API p95 <150ms
Coût infrastructure $1,200/mois à l'échelle
Vélocité équipe : 12+ déploiements/semaine avec MTTR <15min

Résultat

Plateforme a validé le product-market fit et scalé à des milliers d'utilisateurs actifs quotidiens. Système resté stable pendant la phase de croissance avec zéro incident critique.

"La fondation technique était solide dès le premier jour. Nous avons pu nous concentrer entièrement sur le produit et les clients, pas sur les problèmes d'infrastructure."

— CEO, Startup Reçus Numériques

Stack

Golang, AWS (ECS, ECR, RDS Postgres, S3, SES, CloudWatch), Docker, GitHub Actions, Terraform

Microservices Données Retail + Pipelines ETL sur AWS

Contexte

Entreprise retail. Migration cloud depuis monolithe legacy.

Défi

Monolithe legacy ne passait pas à l'échelle. Traitement de données manuel. Pas d'analytics temps réel. Risque migration cloud.

Ce Que Nous Avons Construit

Conception d'architecture de microservices pour le traitement de transactions et l'analytics
Développement de pipelines ETL traitant des données de transactions retail à haut volume sur AWS
Implémentation d'architecture event-driven avec SQS/SNS pour le découplage
Mise en place d'un data warehouse sur Redshift avec dashboards en temps réel
Automatisation du provisioning d'infrastructure avec Terraform
Établissement du monitoring et de l'alerting pour la santé du pipeline de données

Résultats de Validation

Traitement 250K+ transactions/jour avec latence <5min
Système gérant 3x trafic Black Friday sans dégradation
Fiabilité pipeline ETL : 99.8% taux de succès
Coût cloud optimisé à 40% réduction vs. architecture initiale
Dashboard analytics en temps réel avec refresh <1min

Résultat

Migration système legacy vers cloud avec zéro downtime. Activation d'intelligence d'affaires en temps réel auparavant impossible. Réduction coûts opérationnels tout en améliorant la fiabilité.

"La migration s'est déroulée sans accroc, et nous avons enfin les insights data nécessaires pour prendre de meilleures décisions. Le système fonctionne simplement."

— Head of Product, Enterprise Retail

Stack

AWS (Lambda, ECS, SQS, SNS, Redshift, S3, CloudWatch), Python, Terraform, Datadog

Microservices Kubernetes Sécurisés pour Traitement Imagerie Satellite Temps Réel

Contexte

Environnement aérospatial. Habilitation sécurité requise. Opérations mission-critiques.

Défi

Traiter imagerie satellite en temps réel avec conformité sécurité stricte. Environnement air-gapped. Exigences haute disponibilité.

Ce Que Nous Avons Construit

Architecture de plateforme de microservices Kubernetes dans un environnement air-gapped sécurisé
Implémentation de pipelines de traitement d'image en temps réel avec workers distribués
Conception de contrôles de sécurité : RBAC, politiques réseau, stockage chiffré, logging d'audit
Développement de pipelines CI/CD conformes aux exigences d'habilitation de sécurité
Mise en place du monitoring, de l'alerting et du tracing distribué avec des outils on-premise
Établissement de procédures de disaster recovery et de continuité business

Résultats de Validation

Traitement 500+ images/heure avec latence <30s
Uptime système : 99.9% dans environnement mission-critique
Audits sécurité passés avec zéro findings critiques
Auto-scaling gérant 5x trafic burst pendant opérations pic
MTTR pour incidents : <10 minutes

Résultat

Livré système de production sécurisé répondant à toutes exigences de conformité. Activation capacités traitement temps réel auparavant manuelles et lentes. Système opérant de manière fiable dans environnement haute criticité.

"La rigueur sécurité et les standards de fiabilité ont dépassé nos attentes. Ce système gère des opérations mission-critiques sans aucun compromis."

— CTO, Contracteur Aérospatial

Stack

Kubernetes, Docker, Golang, Python, Prometheus, Grafana, GitLab CI, Terraform, Vault