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Mes Réalisations

BnF-Partenariat · RetroNews

Archives nationales · Patrimoine de la presse française

Data EngineeringSenior Tech Lead
20M+Pages traitées
0Perte de données
1M+de req/h (API)

Contexte

BnF-Partenariat pilote RetroNews, la plateforme publique des archives de presse française (1631–1950). L'intégration et l'enrichissement sémantique des documents — extraction d'entités, transformation, indexation — nécessitait un pipeline industriel capable de traiter des dizaines de millions de pages sans interruption ni perte.

Le défi

Intégrer les contenus au fil de l'eau sans contraindre la production, piloter le suivi, et scaler la montée en charge tout en étant tolérant à la panne.

La solution

Conception et déploiement d'une architecture Temporal.io pour orchestrer les workflows de type ETL avec retry automatique, monitoring en temps réel et traitement parallélisé. Chaque document est enrichi, indexé et intégré via un pipeline distribué et résilient. Infrastructure déployée sur Scaleway pour la souveraineté des données.

Résultats

  • 20 millions de pages enrichies et intégrées avec 0 perte de données
  • Scalabilité horizontale garantie — ajout de workers sans modification du code
  • Données hébergées en France (Scaleway) — conformité patrimoniale garantie

Stack technique

Temporal.ioKotlin / Spring BootPostgreSQLElasticsearchScalewayS3

ContentSide

Éditeur SaaS · Migration Cloud Souverain

DevSecOps
−40%Coûts hébergement
÷5Temps de démarrage
÷2Consommation RAM

Contexte

ContentSide hébergeait l'intégralité de son infrastructure sur GCP (Google Cloud Platform). En tant que CTO, j'ai proposé et conduit la migration vers Scaleway pour réduire les coûts opérationnels et garantir la souveraineté des données des clients médias français.

Le défi

Migrer sans interruption de service une stack complexe (Kubernetes, bases de données, Serverless, Storage) tout en modernisant la couche applicative — Spring Boot représentait un goulet d'étranglement sur les ressources des micro-services en forte charge.

La solution

Migration progressive GCP → Scaleway Kapsule (Kubernetes managé). Modernisation applicative Spring Boot → Quarkus pour réduire l'empreinte mémoire et les temps de démarrage. Infrastructure as Code (Terraform, ArgoCD) pour la reproductibilité. Basculement progressif avec environnement de recette isolé — zéro downtime en production.

Résultats

  • Réduction de 40 % des coûts d'hébergement
  • Temps de démarrage des services divisé par 5 (Spring Boot → Quarkus)
  • Consommation mémoire divisée par 2 — scalabilité plus fine des pods

Stack technique

ScalewayKubernetesQuarkusTerraformArgoCDDockerKotlinPrometheus stack

ContentSide

Groupes médias nationaux · Plateforme sémantique

IAData EngineeringSoftware Engineer
5+Éditeurs majeurs
×3Vitesse traitement GPU
≈0€Coût inférence async.

Contexte

ContentSide déploie sa plateforme d'enrichissement sémantique auprès des principaux groupes médias français. Ces éditeurs traitent chaque jour des volumes massifs de contenus éditoriaux nécessitant indexation intelligente et recommandation précise.

Le défi

La saisie manuelle de certaines métadonnées était fastidieuse et source d'erreurs. Le système de recommandation basé sur le More Like This d'Elasticsearch ne satisfaisait plus les clients — pertinence insuffisante. Par ailleurs, les coûts d'inférence LLM via APIs propriétaires (OpenAI, etc.) étaient incompatibles avec les volumes de traitements batch.

La solution

Conception et déploiement d'un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinant un programme maison, un LLM et Milvus (recherche vectorielle). Configuration d'une infrastructure GPU locale pour l'inférence des modèles — coûts quasi nuls pour les traitements asynchrones, temps de traitement multiplié par 3. Mise en production d'un chatbot LLM (Python, Milvus, déployé sur Scaleway).

Résultats

  • Système RAG adopté par Le Journal des Entreprises — satisfaction client accrue
  • Infrastructure GPU locale : coûts d'inférence quasi nuls pour traitements asynchrones
  • Temps de traitement multiplié par 3 versus inférence via API externe
  • Chatbot LLM mis en production sur Scaleway (Python, Milvus)

Stack technique

RAG / LLMMilvusElasticsearchTemporal.ioPythonKotlinGPU

Worldline

Systèmes critiques · Paiement & Industrie

Développeur Fullstack

Contexte

Worldline est l'un des leaders européens des services de paiement et transactions sécurisées. En tant que Développeur Fullstack (2017–2020), j'ai contribué à deux projets stratégiques : une solution de signature électronique déployée en marque blanche chez Cetelem et Oney, et l'application DAF Connect (suivi après-vente de flotte de camions connectés).

Le défi

Développer une solution de signature électronique déployable en marque blanche pour plusieurs établissements bancaires avec des contraintes de sécurité strictes. Maintenir et stabiliser l'application DAF Connect.

La solution

Développement complet de la solution de signature électronique : workflow de signature, intégration bancaire, tests de sécurité. Maintenance et évolution de l'application DAF Connect. Mise en place progressive des standards DevOps sur l'ensemble des projets : git flow, environnements isolés, tests automatisés, revues de code.

Résultats

  • Solution eSign déployée en marque blanche pour Cetelem et Oney
  • Application DAF Connect maintenue et stabilisée (suivi flotte après-vente)
  • Premières bases solides en ingénierie logicielle et DevOps — fondations du parcours CTO qui a suivi

Stack technique

Java / Spring BootEmberJSPostgreSQLGit FlowCI/CDTests

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