Ayoub Ben

🔧 Système de gestion d’alertes critiques – SFR

Contexte :

Participation au développement d’une plateforme de supervision centralisée des incidents sur serveurs et applications critiques, avec pour objectif de centraliser les alertes multi-sources (Prometheus, Shenken, Vtom…) et automatiser leur traitement pour améliorer la réactivité et réduire les interventions manuelles.

🧩 Réalisations principales :

🔹 Traitement & Automatisation des alertes

Développement d’un moteur Python consommant des flux Kafka en temps réel.

Conception de microservices asynchrones (FastAPI, asyncio) pour la création automatique de tickets et l’exécution d’actions correctives.

Implémentation de la gestion de la concurrence avec des sémaphores.

🔹 Supervision & Visualisation

Conception de dashboards Grafana et d’une interface frontend (SvelteKit + Cursor AI) pour visualisation temps réel.

Monitoring via Prometheus & logs centralisés via l’ELK Stack.

Pipelines automatisés de logs avec Ansible + GitLab CI.

🔹 Remédiation & Orchestration

Déclenchement automatique d’actions correctives via Airflow (tickets API, escalade).

Déploiement GitOps avec FluxCD, orchestration Kubernetes + Helm.

Sécurisation des endpoints via Google Cloud Armor.

🔹 Infrastructure Cloud

Provisionnement de l’infrastructure sur GCP via Terraform (GKE, IAM, stockage…).

Automatisation CI/CD avec GitLab & intégration GitOps (FluxCD).

🧪 Environnement Technique :

Langages & Frameworks : Python, FastAPI, asyncio, SvelteKit

Base de données : MongoDB

Cloud & IaC : GCP, Terraform, Google Cloud Armor

Orchestration : Kubernetes, Helm, Docker

CI/CD & GitOps : GitLab CI, FluxCD

Monitoring : Grafana, Prometheus, Kibana, ELK

Data & Automation : Kafka, Airflow, Ansible

Méthodologie : Agile Scrum

Mise en œuvre d'une solution centralisée pour surveiller et réduire les vulnérabilités de l’infrastructure IT via la consolidation des données serveurs/postes. Conception d’un tableau de bord interactif avec recherche en langage naturel pour les équipes techniques et métiers.

🔹 Développement d’un moteur Python pour l’extraction de données (SQL Server, API REST), optimisation SQL & indexation Elasticsearch.

🔹 Automatisation des mises à jour Elasticsearch avec traitement asynchrone (asyncio, aiohttp) pour réduire la latence.

🔹 Création d’API sécurisées avec FastAPI exposant les données consolidées. Intégration OpenAI pour la RAG, permettant des recherches intelligentes sur les logs.

🔹 Interface IA avec Streamlit et visualisations avancées via Angular & Kibana, incluant des analyses prédictives.

🔹 Archivage automatisé des historiques vers AWS S3 avec multithreading pour accélérer les transferts.

🔹 Observabilité assurée via Prometheus, Grafana, ELK et Nagios.

🔹 Standards de qualité (Black, Pylint, Bandit), revues de code régulières, et documentation complète des flux.

Stack : Python, FastAPI, Elasticsearch, SQLAlchemy, Streamlit, Pandas, OpenAI API, AWS S3, Kibana, Prometheus, Nagios, Ansible, Git, Bitbucket, SQL Server, Jira, Agile Scrum.

🛠️ Ingénieur Python / DevOps – Automatisation & CI/CD sur Azure

Responsable de la mise en œuvre d’outils de collaboration, de l’automatisation des processus de build/déploiement, et de la livraison des nouvelles versions de l’application Radar dans un environnement cloud Microsoft Azure.

🔹 Infrastructure Cloud & Conteneurisation :

Mise en place d’un environnement complet sur Azure (AKS, ACR, Redis…).

Développement de Dockerfiles et manifestes Kubernetes (services, ingress, secrets).

Gestion complète d’AKS pour les différents environnements (dev, pré-prod, prod).

🔹 CI/CD & Déploiement :

Mise en œuvre de pipelines CI/CD Jenkins, création de jobs personnalisés selon les besoins clients.

Livraison automatisée sur PTC Windchill pour la gestion des versions applicatives.

🔹 Automatisation & Scripting :

Génération de fichiers de build avec Bazel (Starlark) en remplacement de Make.

Création de scripts Python pour générer les configurations spécifiques à Radar.

Automatisation des MAJ de code C++ avec Python, scripting Shell pour diverses tâches serveur.

🔹 Collaboration & Configuration Système :

Installation & configuration de Gerrit (code review), LDAP, SMTP, iptables.

Mise en place de tâches périodiques de garbage collection pour l’optimisation du serveur.

Rédaction de documentation technique sur les outils (Gerrit, Bazel) et support aux développeurs.

Stack technique : Azure, Kubernetes (AKS), Docker, Python, Bazel, Starlark, Shell, Jenkins, Gerrit, PTC Windchill

Environnements : CentOS 7, Windows

Outils : Codebeamer, VectorCast, VSCode

Méthodologie : V-Model