About Olivier
Moi en quelques mots :
🏆+7 ans d'expériences en tant que data engineer / DataOps / DevOps
🏅De multiples grandes sociétés en tant que clients
💪🏻Pourquoi faire appel à moi ?
Fort de plus de 7 ans d’expérience en tant que Data Engineer, DataOps et DevOps, j’accompagne des entreprises de toutes tailles, de grands groupes à des clients spécifiques, dans le renforcement de leurs équipes pour des projets data variés. Mon parcours allie expertise technique et méthodologie agile, me permettant d'intervenir aussi bien pour des besoins ponctuels que récurrents. Mes domaines de compétences incluent :
→ Data Engineering
→ Analyse & traitement de la donnée
→ Mise en place de CI/CD
→ Utilisation de micros services tournant sous kubernetes
→ Formations
→ Gestion de vos clusters MongoDB ou Nosql
🤝🏻 En me choisissant, vous ne choissisez pas un simple prestataire. Je vous accompagnerai tant sur la réalisation de votre besoin que sur la création du cahier des charges et des choix techniques si besoin en méthodo agile
Je réponds en moins d'1h ➡️
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Remote only
Primarily works remotely
Experience
- SiulingData engineer / Developpeur IACONSULTING AND AUDITSApril 2026 - April 2026Paris, FranceMcheck — Outil CLI d'audit MongoDBJ'ai conçu et développé mcheck, un outil en ligne de commande écrit en Rust, destiné aux équipes DevOps et DBA pour auditer et vérifier la conformitéd'infrastructures MongoDB à grande échelle.Le besoin : Dans un contexte où des centaines de serveurs MongoDB sont déployés, il manquait un outil capable de vérifier que les drivers clients sont compatibles avec les versions cibles de MongoDB, et que la posture de sécurité est conforme.Ce que j'ai construit :
- 2 modes d'audit : analyse de compatibilité des drivers (Java, Python, Node.js, Go, C#, Rust) pour MongoDB 7.0/8.0, et audit de sécurité (échecs d'authentification, escalade de privilèges, accès non autorisés)
- Exécution SSH concurrente avec Tokio et un système de sémaphore pour paralléliser les connexions (100+ serveurs simultanément) sans saturer l'infrastructure
- Parsing d'inventaires Ansible (format INI) avec découverte automatique de fichiers, extraction de groupes et de specs attendues
- Parsing de logs MongoDB (JSON volumineux, y compris archives compressées) pour en extraire les métadonnées des drivers connectés
- Génération de rapports multi-formats : terminal avec coloration ANSI, Markdown et HTML avec CSS embarqué, graphiques et tableaux de statut
- Intégration Confluence : push automatique des rapports HTML via l'API REST, avec rendu natif en XHTML/Storage Format
- Fusion de rapports : possibilité de merger plusieurs rapports HTML en un résumé unifié
L'outil permet de détecter en quelques minutes des drivers incompatibles ou des événements de sécurité sur l'ensemble d'un parc MongoDB, là où un audit manuel prendrait des heures. Il s'intègre dans les workflows CI/CD et les processus de validation pré-migration. - SiulingData engineer / Developpeur IACONSULTING AND AUDITSMarch 2026 - March 2026Paris, Francemwatch — Outil de monitoring temps réel pour clusters MongoDBJ'ai conçu et développé mwatch, un outil de monitoring en temps réel pour clusters MongoDB, pensé comme un "htop pour MongoDB". L'objectif : offrir aux équipes DBA et ops une visibilitéinstantanée sur l'état de leurs clusters, là où les outils existants (Compass, Ops Manager) manquent de réactivité ou sont trop lourds pour le troubleshooting quotidien.Ce que fait mwatch
- Monitoring temps réel de clusters MongoDB (replica sets, sharded clusters) avec collecte parallèle des métriques par noeud
- Double interface : un TUI (terminal) pour les environnements serveur et SSH, et une interface web (Svelte) avec WebSocket pour un accès navigateur
- Intégration Ops Manager complète : backup, alertes, events, performance advisor, métriques CPU/RAM, découverte automatique de topologie
- Actions d'administration directement depuis l'outil : stepdown, freeze/unfreeze, gestion d'index, opérations de maintenance, rolling upgrades
- Gestion multi-sources : connexion directe MongoDB, Ops Manager, ou les deux combinés avec résolution LDAP des rôles
- 18 vues : overview, réplication, sharding, opérations, connexions, storage, sessions, utilisateurs, alertes, backups, diff de snapshots...
Défis techniques relevés- Architecture modulaire séparant strictement le coeur métier (core) de la couche UI, permettant de brancher le TUI ou le web GUI sur le même moteur
- Collecte asynchrone via Tokio avec JoinSet, timeout par noeud, et dégradation gracieuse (les métriques indisponibles n'empêchent pas l'affichage des autres)
- Sécurité : gestion des credentials avec zeroize, support keychain, tunnels SSH via prescript, TLS rustls, authentification digest pour l'API Ops Manager
- Zéro panic en production : pattern Option + tracing::warn! au lieu de unwrap/expect, couverture de 1 100+ tests unitaires et d'intégration
- Rust edition 2024 avec compilation optimisée (LTO, strip, single codegen unit)
- Crédit Agricole-GIPData Engineer / DevopsBANKING AND INSURANCEJuly 2024 - Today (1 year and 11 months)Paris, FranceDans le cadre de mes fonctions de Data Engineer et DevOps, j'ai déployé une offre NoSQL autour de MongoDB, incluant les versions Community et Enterprise, afin de fournir des solutions robustes et flexibles aux différentes entités du groupe.Ce projet englobe le provisionnement de clusters, l'installation de middleware, la mise en place de solutions de supervision, et la création de pipelines automatisés pour assurer un suivi et une maintenance efficaces.Les actions spécifiques réalisées sont les suivantes :
- Mise en place d’offres NOSQL autour de mongoDB (CE et enterprise)
- Provisionnement de cluster NoSQL sur OpenStack (Jenkins - Ansible)
- Installation du middleware (Jenkins - Ansible)
- Installation du monitoring & supervision (Jenkins - Ansible - filebeat - metricbeat - prometheus - grafana)
- Support niveau 3 (Jira)
- Création de pipeline de création & tests d’un cluster journalier (Jenkins - Ansible)
- Mise à jour de la CMDB (ServiceNow)
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- OF200: Diagnostics and Performance TuningMongoDB2023