Modèle de CV ATS pour Ingénieur Logiciel – Optimisé conversion

Ingénieur logiciel orienté production, avec une expertise en développement backend et en conception d’architectures distribuées. J’ai livré des services utilisant Java (Spring Boot) et Python, connectés à PostgreSQL et Redis pour améliorer latence et cohérence. Je travaille avec des pipelines CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI) et des déploiements sur Kubernetes pour garantir des releases régulières et sécurisées. Mon approche combine observabilité (Prometheus/Grafana ou OpenTelemetry) et pilotage par les SLO/SLI afin d’augmenter la fiabilité et de réduire le temps d’incident.

Je démontre ma valeur par des résultats : optimisation des performances (latence p95/p99), réduction du taux d’erreur, et amélioration de la disponibilité (SLA 99.9%+). J’ai l’habitude de collaborer avec produit et sécurité pour intégrer des contrôles qualité (tests automatisés, revues de code, linters) et des pratiques de delivery (canary/blue-green). Je documente les décisions techniques et j’appuie mes choix sur des métriques (coûts cloud, throughput, saturation CPU/mémoire). L’objectif : produire du logiciel robuste, maintenable et scalable, tout en restant pragmatique sur les contraintes.

Langages & frameworks : Java, Python et Spring Boot (ou Django) pour le développement de services API et workers. J’implémente des patterns éprouvés (REST, async, gestion d’état) et j’utilise des tests unitaires (JUnit, PyTest) pour sécuriser les régressions. J’accorde une attention particulière à la qualité de code via des outils de static analysis et des revues orientées robustesse (ex. couverture de tests et conventions de style).

Architecture, données & intégration : microservices, event-driven et intégration asynchrone via Kafka. Je conçois des schémas et accès aux données sur PostgreSQL (transactions, indexation, migrations) et j’utilise Redis pour le caching et la réduction de charge. Pour l’architecture, je privilégie la résilience (timeouts, retries, circuit breakers) et la cohérence de bout en bout (idempotence). Je connais les exigences de performance (latence p95, throughput, backpressure) et j’optimise avec instrumentation et profiling quand nécessaire.

DevOps, cloud & delivery : Docker, Kubernetes et Terraform pour industrialiser et reproduire l’environnement. Je mets en place des pipelines CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI) avec build, tests, scan qualité et déploiements automatisés (canary, rollback). Côté cloud, je déploie sur AWS (ou équivalents GCP/Azure) en tenant compte de la sécurité (IAM, secrets management) et de l’observabilité. Mes KPI typiques : temps de release, taux d’échec de pipeline, taux d’incident post-déploiement et disponibilité.

Concevoir et développer des fonctionnalités backend de bout en bout, du design API à la mise en production. J’ai pris l’ownership de services basés sur Java/Spring Boot, communiquant via événements (Kafka) et synchronisant les données sur PostgreSQL. Pour garantir l’expérience utilisateur, j’ai piloté la performance avec des métriques concrètes (latence p95, temps de traitement, taux d’erreur) et j’ai mis en place des optimisations comme le caching Redis. J’ai aussi mené des revues de code et renforcé les tests automatisés afin de diminuer la fréquence des régressions.

Industrialiser le delivery et fiabiliser l’exploitation : dockerisation, déploiement Kubernetes et automatisation des releases. J’ai structuré des pipelines CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI) avec gating qualité (tests, linting, checks) et déploiements canary pour réduire le risque. En observabilité, j’ai défini des dashboards Prometheus/Grafana et des alertes basées sur SLO/SLI pour accélérer la détection d’incidents. Résultat : amélioration de la disponibilité (99.9% ou +), réduction du MTTR et déploiements plus fréquents avec rollback maîtrisé.

Collaborer étroitement avec les équipes produit/sécurité pour cadrer les exigences et arbitrer les compromis d’architecture. J’ai documenté les décisions (ADR), établi des runbooks et organisé des post-mortems pour les incidents récurrents. J’intègre la sécurité “shift-left” (contrôles dépendances, gestion des secrets, durcissement runtime) et je veille à la conformité des flux de données. Ces pratiques renforcent la maintenabilité et facilitent l’onboarding, tout en gardant le cap sur les objectifs mesurables.

Je présente 2 à 4 projets démontrant des compétences de production, pas seulement des exercices. Par exemple : une API Java/Spring Boot avec auth, journalisation et tests, ou un worker Python orienté traitement asynchrone avec Kafka. Chaque projet inclut une README exploitable (comment lancer, métriques, schéma de données) et des preuves d’exécution (captures Grafana, benchmarks, ou résultats de tests).

Quand c’est pertinent, j’indique des éléments vérifiables : lien GitHub avec historique de commits, pull requests, ou contributions à des composants open source. Je valorise aussi les résultats techniques : amélioration de latence, réduction de coûts via optimisation cloud, ou gain sur la couverture de tests. Ces preuves rassurent le recruteur et aident l’ATS à capter des termes techniques récurrents (Kubernetes, Terraform, PostgreSQL, CI/CD).