Jonathan ZIMPFER

Créée en 2016, Hivency est une solution de mise en relation entre micro-influenceurs et marques.
J'ai intégré la startup quelques mois après sa création.

• - Développement de la nouvelle version de la plateforme afin de garantir la maintenabilité sur le long terme
• - Création d'un algorithme de matching en temps réel respectant de multiples critères dynamiques
• - Calcul de statistiques provenant de données diverses
• - Migration de données existantes vers une nouvelle base de données restructurée
• - Intégration de 2 templates (site de présentation et dashboard)
• - Création du backoffice
• - Intégration de réseaux et APIs (Instagram, YouTube, Google Analytics, Snapchat)
• - Mise en place de tests unitaires et linting
• - Mise en place d'une stack AWS Elastic Beanstalk
• - Support technique aux utilisateurs

Stack : Ruby on Rails, RSpec, PostgreSQL, ElasticSearch, Python, Docker, AWS, GCP, Kubernetes, Terraform, Gitlab, Gitlab CI/CD, ArgoCD, OpenTelemetry.

Créée en 2012, Quanta est une solution permettant d’améliorer les performances de site, notamment e-commerce, avec pour but de réduire les coûts d'infrastructure et d'améliorer la conversion des clients en aidant à rendre la navigation plus fluide.

• - Développement de nouvelles fonctionnalités critiques couvertes par des tests fonctionnels
• - Amélioration des tests fonctionnels sur les fonctionnalités existantes pour permettre un refactoring efficace et éviter les régressions
• - Optimisations de requêtes SQL complexes
• - Découpage de parties du monolithe existant pour en faire des microservices
• - Traitement, migration et import de données d'archives en batch
• - Prise de lead sur des projets de plusieurs mois impliquant plusieurs équipes avec points de synchronisation réguliers et participation aux réunions métier en compagnie du PO pour récolter les besoins et rédiger les tickets fonctionnels
• - Accompagnement de l'équipe dans le développement de nouvelles fonctionnalités
• - Onboarding de nouveaux venus dans l'équipe et passation de connaissances
• - Participation à l'embauche de nouveaux développeurs au sein de l'équipe

Stack : Ruby on Rails, RSpec, PostgreSQL, Docker, AWS.

C'est un bot Twitter qui poste chaque jour des statistiques sur l'état et les causes des retards de la SNCF.
Pour ce faire, il interroge une API externe qui contient les données des incidents survenus durant la journée précédente, puis en extrait certaines statistiques (retard cumulé, causes principales de retard, gares spécifiques ayant cumulé le plus grand nombre de retards), avant de les afficher sous forme de Tweets.
Le bot peut être vu en action sur le compte Twitter @sncfisajoke, qui cumule actuellement plus de 6 000 followers.
Compétences : Typescript (Node.js), SQLite, Gitlab CI, Docker.

Longtemps mon Linux de prédilection a été Ubuntu/Debian, mais la multiplication de mes usages et de mes appareils informatiques avait rendu fastidieuse la synchronisation entre eux des paquets utiles sur ceux-ci, ainsi que le partage des configurations des logiciels que j'utilise
Je suis donc passé à la distribution NixOS qui permet de résoudre ces problèmes à l'aide du langage Nix, qui permet une configuration partagée, reproductible et déclarative de par sa nature fonctionnelle.
J'ai créé de nombreux modules, pour pouvoir installer les paquets nécessaires de façon modulaire sur mes différentes machines, ainsi que pour étendre les fonctionnalités de base de Nix.
Mes deux postes utilisant Linux ainsi que mon routeur "homemade", ainsi que mes environnements de développement sont actuellement gérés par Nixos. Les prochaines étapes sont la gestion des VM lancées au sein de Proxmox et de mon mini PC arme Orange PI5 Plus.
Compétences : NixOS, Nix, OS management, programmation fonctionnelle, réseaux, securité, .

Sponkyfy est un outil en ligne de commande qui permet de télécharger des playlists issues de Spotify et de les garder à jour avec une synchronisation régulière. Le but étant de pouvoir utiliser par la suite ces musiques lors de sessions de mix/DJing.
Les musiques étaient par ailleurs enrichies via des tags ID3 avec les métadonnées que met à disposition Spotify.Les erreurs pouvant survenir lors de la synchronisation, par exemple une musique plus disponible, sont gérées et loggué. L'application garde une trace des opérations dans une base SQLite, ce qui lui permet de mettre à jour les playlists de manière efficace en écartant les musiques déjà synchronisées.
Compétences : Python, SQLAlchemy, uv, Docker, Nix DevShell, reverse-engineering, sécurité, administration système.