CV/Mission de Consultant CA Clarity PPM freelance

Exemple de missions d'Aymeric,
Consultant CA Clarity PPM habitant les Hauts-de-Seine (92)

Développeur Backend Sénior & DevOps
Monk.ai
mai 2022 - mars 2025
- Développé et maintenu un backend d’inspection de carrosseries par ML pour la reprise de véhicules d’occasion, avec API et traitements asynchrones.
- Orchestré des inférences ML multi-étapes et des fonctionnalités métier via workers RabbitMQ (messages à consommation unique).
- Fiabilisé la chaîne de traitement asynchrone avec exchanges et DLQ (gestion des erreurs, reprises, stabilité en production).
- Conçu une fonctionnalité de génération de rapports PDF à la demande via l𠆚PI, basée sur templates Jinja et mise à la charte graphique des clients.
- Implémenté un module de pricing à partir des dégâts détectés (arbre de décision combinant type de dégât, taille, pièce, charges et prix horaire) pour estimer le coût de remise à neuf.
- Optimisé PostgreSQL (indexation, refonte de requêtes et du modèle), avec réduction des temps de réponse sur requêtes critiques.
- Refactoré une table d’inférences 𠇏ourre-tout” en plusieurs tables alignées sur la logique métier, afin de réduire la redondance et améliorer la maintenabilité.
- Fait évoluer une procédure qualité existante (organisation, revues, pratiques de delivery) et encadré deux développeurs juniors.
- Exploité et fait évoluer l’infrastructure sur GCP (GKE, Cloud SQL) pour accompagner la montée en charge du produit.
- Administré les objets Kubernetes nécessaires au run (deployments, HPA, ingress, secrets, configmaps, namespaces).
- Mis en place un scaling applicatif avec KEDA sur RabbitMQ (queue length et rate) pour absorber les pics et stabiliser les workers.
- Amélioré la robustesse des traitements asynchrones, avec réduction d𠆞nviron 1 000 messages/jour en DLQ à presque 0.
- Accompagné la montée en charge métier, d𠆞nviron 100 à ~2 000 véhicules inspectés par jour.
- Contribué à l’infrastructure as code via Terraform sur le périmètre plateforme (GKE, Cloud SQL et composants associés).
Python, PostgreSQL, Flask, SQLAlchemy, RabbitMQ, Terraform, Kubernetes, GCP, Keda, Grafana, Prometheus

Consultant technique confirmé (CA PPM / Clarity)
Noveane
avril 2019 - mars 2022
Clients : BNP Paribas Personal Finance, Macif (également Natixis, AGIRC-ARCO)

- Administré et maintenu en conditions opérationnelles CA PPM (Clarity), avec développements d’évolutions et implémentation de règles métier.
- **BNP Paribas PF (18 mois, env. 3 000 utilisateurs)** : migré une instance Clarity vers une autre pour l’IT France, via scripts SQL et Python, en sécurisant la reprise de données.
- BNP Paribas PF : construit un socle de reporting (vues matérialisées) et livré des rapports BI pour le contrôle des projets et le suivi des résultats (JasperReports, Power BI).
- Macif : automatisé l’ingestion quotidienne des données RH de congés vers Clarity via script VBA.
- Développé des automatisations et règles métier spécifiques Clarity en JellyScript, en lien direct avec les besoins fonctionnels.
Python, SQL/PLSQL, VBA, JellyScript (Clarity), JasperReports, Power BI

Développeur Python / Flask
CDRI, Tbilissi
septembre 2018 - septembre 2019
- Développé un générateur de forum et un site d’information en Flask.
- Implémenté l𠆚uthentification, la base de données et les principales fonctionnalités applicatives.
- Assuré le déploiement et l’intégration front-end (Bootstrap), avec livraisons incrémentales.
Python, Flask, Bootstrap

Développeur Python
Freelance
janvier 2017 - janvier 2018
- Réalisé des scripts Python de veille prix et d𠆞xtraction de données (scraping), planifiés via cron.
- Mis en œuvre un projet de récupération de données issues d’une ancienne application, avec transformation et consolidation.
- Livré des exports Excel déposés automatiquement sur FTP, avec exécution récurrente et exploitation simple côté client.
Python, BeautifulSoup