Étude de cas · 2023 – 2024
AIFE : microservices en agilité à l’échelle
Capgemini · finances publiques
Microservices Java / Spring Boot au sein d’une équipe backend de 10 personnes, puis outil de traitement de gros volumes de PDF avec recherche assistée par IA sur AWS.
Mission client. Je décris mon rôle, mes décisions et ce que j’en retiens. Aucune donnée, aucun code ni aucune architecture appartenant au client ne figure ici.
- 10développeurs dans l’équipe backend
- SAFePI planning, agilité à l’échelle
Le contexte#
Au sein de l’AIFE (finances publiques), j’ai intégré une équipe backend de 10 personnes, coordonnée avec plusieurs équipes Capgemini et un partenaire externe, en agilité à l’échelle.
Ce que j’ai fait#
J’ai développé des microservices Java / Spring Boot : API REST, SQL, tests unitaires JUnit, PI planning, estimations, revues de code et démonstrations client.
J’ai ensuite participé à un projet aviation dans une équipe agile de 8 : conception d’un outil de traitement de gros volumes de documents PDF avec recherche assistée par IA sur AWS (Python, Lambda, S3, PostgreSQL), avec tickets, pair programming et revues de pull requests.
Repères
Stack technique
- Java / Spring Boot
- JUnit
- PostgreSQL
- AWS (Lambda, S3)
- Python
Étude relue le .
Et ensuite
Continuer
Vous venez de lire comment je décide. Si le contexte vous parle, écrivez-moi : disponible en CDI à partir du 28 septembre 2026.