Piscine 42 Paris : Mes backstages
Immersion dans l'expérience intense de la Piscine de l'école 42 : mes apprentissages, défis et découvertes durant ces 4 semaines.
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Qui je suis
Zenaba
34 ans • Étudiante École 42 • Future Cloud Engineer / DevOps
Issue du secteur social, j'ai pivoté vers la tech pour son dynamisme, son rythme d'innovation et ses opportunités d'évolution continue.
Je me suis orientée vers l'infrastructure cloud : un domaine clé où l'on construit, automatise et sécurise les fondations numériques des entreprises.
Ces technologies représentent le socle des architectures modernes et un levier majeur de transformation.
En parallèle, je m'investis dans la communauté AWS en tant que AWS Cloud Club Captain, un rôle de mentorat et d'ambassadrice pour accompagner d'autres apprenant·es dans leur montée en compétences sur le cloud.
Actualités récentes
École 42
Tronc commun validé - Nov. 2025
AWS Cloud Practitioner
Certification - Déc. 2025
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AI Practitioner
Certification - Déc. 2025
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AWS Cloud Club Captain
Ambassadrice - Année 2026
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MLOps Intern - Thalès
Janv. à Juil. 2026
RNCP 7 (Bac +5)
En cours
Mon objectif
Construire une carrière dans le cloud et l'infrastructure, avec une expertise croissante sur .
Domaines d'expertise ciblés
- Infrastructure as Code : Terraform, CloudFormation
- Multi-cloud : focus sur AWS, intérêt pour Azure & GCP
- Containerisation & Orchestration : Docker, Kubernetes
- CI/CD & DevOps : Pipelines automatisés
- DevSecOps : Sécurité intégrée
- Observabilité & Monitoring
- Scripting & Automatisation : Python, Bash
Mon "plus"
Mon parcours démontre ma capacité à :
- Évoluer entre les missions techniques et la gestion de projet
- Analyser et traduire les besoins
- M'adapter à différents contextes
- Vulgariser des sujets techniques
- Analyser et résoudre des problèmes complexes
Des soft skills solides, au service d'un métier technique exigeant.
Mon parcours
De ma reconversion vers le tech à mes ambitions futures
2013-2023
Travail social
Expérience en gestion et pilotage de projets.
→
2023-2026
Transition vers la tech
Bootcamp Data Analyst
Ecole 42
Certification AWS
Stage Professionnel
RNCP 7 - Systèmes d’informations et réseaux
→ Objectifs : bases cloud, DevOps, AWS, Expérience pro, Diplôme
→
2026-2027
Professionnalisation
Cloud Engineer
Cloud Architect
DevOps
→ Objectifs : expertise AWS.
Engagement AWS Cloud Community
AWS Cloud Club Captain 2026 Voir le badge
École 42 Paris
Mission : Créer et animer le premier AWS Cloud Club de l'école 42 Paris pour démocratiser l'accès aux technologies cloud.
Activités :
- Création d'événements communautaires autour du cloud computing
- Mentorat et accompagnement des étudiants dans leur apprentissage AWS
- Développement de ressources pédagogiques accessibles
Un engagement qui allie mes compétences techniques et ma passion pour la transmission de connaissances.
Certifications
Certifications Cloud
- AWS Certified Cloud Practitioner Voir le badge Décembre 2025 Fondamentaux AWS : services essentiels, modèle cloud, sécurité, pricing & support.
- AI Practitioner Voir le badge Décembre 2025 Relie mes expériences en data à mes compétences cloud — fondamentaux de l'IA appliquée.
Diplômes
Parcours social
- Licence - Diplôme d'État de Conseiller en Économie Sociale Familiale 2013
- BTS Économie Sociale Familiale 2012 Lycée Camille Pissarro (Pontoise)
Parcours tech
- École 42 Paris - RNCP 7 - Systèmes d’informations et réseaux (Equivalent Master 2) En cours — Depuis nov. 2025 Parcours orienté DevOps & Cloud : administration Linux, réseaux, sécurité, conteneurisation, orchestration , IaC , CI/CD, monitoring.
- École 42 Paris — Tronc Commun Validé — 2023–2025 Programmation bas niveau, Linux, réseaux, sécurité, développement, gestion de projets collaboratifs en environnement agile.
- Bootcamp Data Analyst - Niveau M1 Validé — Avril–Juin 2023 DataScientest x La Sorbonne Python, analyse de données, machine learning, BI, Big Data
Expérience professionnelle
MLOps Engineer Intern
Thales
Janvier - Juillet 2026
Mise en place d'un job d'audit 100% IA intégrée aux pipelines GitLab, avec optimisation pour modèles de 120B paramètres.
Conception et déploiement d'une infrastructure LLM auto-hébergée pour garantir la souveraineté des données lors des audits de code IA.
Mes missions incluaient :
- Architecture infrastructure LLM : conception d'une infrastructure privée pour assurer 100% de souveraineté des données lors de l'analyse du code
- Optimisation des modèles : adaptation d'un serveur d'inférence local pour exécuter des modèles à 120B paramètres via quantization GGUF
- Automatisation CI/CD : intégration d'un job GitLab dédiés pour valider chaque ligne de code via IA, offrant un retour immédiat
- Gestion des bottlenecks : résolution de contraintes critiques de VRAM et gestion de la fenêtre contextuelle pour traiter des diffs Git volumineux (20k+ tokens)
- Enjeu de conformité : assurance d'une couverture de code à 100% tout en préservant la confidentialité des assets sensibles
Succès :
- Déploiement réussi d'une infrastructure multi-GPU optimisée pour grands modèles de langage
- Automatisation complète de l'audit de code, éliminant les goulots d'étranglement manuels
- Gestion efficace des ressources VRAM pour supporter des contextes de 20k+ tokens sans dégradation de performance
- Adoption immédiate par les équipes de développement — feedback instantané en CI/CD
Résultats du projet :
- Modèle Human-in-the-Loop : Analyse complète du code soumis dans la MR par l'IA avant validation manuelle par un développeur, garantissant contrôle et conformité
- Temps de génération de l'audit : 20 à 150 secondes selon la complexité du diff
- Catégorisation intelligente : classification des modifications en 3 niveaux — Validé (conforme aux standards), À améliorer (optimisations possibles), Avertissement (problèmes de sécurité/performance), Critique (code à modifier obligatoirement)
- Audit intégré dans les Merge Requests : résultats affichés directement dans la page MR et en notification Windows
- Propositions de modification : suggestions détaillées et contextualisées pour corriger les anomalies détectées
Compétences développées :
Chargée de mission sociale
Léonie Chatelain
2013 - 2023
Mise en œuvre et coordination de plus de 30 dispositifs publics autour du logement, de la précarité et de la retraite.
Intervention dans des contextes sensibles (copropriétés dégradées, impayés, ruptures).
Mes missions incluaient :
- Gestion multi-projets (5 à 6 programmes en simultané)
- Analyse des besoins, cadrage stratégique, pilotage opérationnel et coordination des acteurs publics et privés.
- Accompagnement social des familles
- Analyses socio-économiques et modélisation financière : production d’études pour l’aide à la décision des collectivités selon une approche data-driven.
- Construction et animation de réseaux de partenaires institutionnels et associatifs.
- Rédaction de bilans, rapports et réponses aux financeurs.
Succès :
- Contribution à la croissance de l’entreprise
- Plus de 20 projets menés à bien
- Hausse du taux d’appels d’offres remportés et diversification des missions
- Développement de l’équipe (2 → 7 collaborateurs) et structuration des process internes
Compétences développées :
Compétences & projections
Un socle technique en constante évolution
Mes compétences actuelles
🛠️ Outils Dev / DevOps
- Docker
- AWS (EC2, S3, Lambda, DynamoDB)
- Git / GitHub
- VirtualBox, gestion de VMs
- Observabilité : Grafana , Prometheus, ELK stack
- IAC : Terraform
🐧 Systèmes & Shell
- Linux (utilisateurs, permissions, processus)
- Bash scripting
- Administration système de base
💻 Programmation & Data
- Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)
- Analyse de données, visualisations, web scraping
- C / C++
- Bash Scripting
- Résolution de problèmes algorithmiques
🤖 IA & Machine Learning
- LLM & Inférence : déploiement et optimisation de modèles de langage (120B+ paramètres)
- Quantization : GGUF, optimisation VRAM pour GPU
- MLOps Infrastructure : pipelines d'inférence, gestion de ressources GPU (CUDA)
- Intégration CI/CD : automatisation IA dans GitLab pipelines
- Certification : AWS AI Practitioner (Décembre 2025)
- Fondamentaux de l'IA appliquée, cas d'usage pratiques
📋 Gestion de projet
- Gestion cycle complet du projet : recueil besoin → cadrage → exécution → clôture → REX / évaluation
- Reporting aux décideurs/financeurs (KPI, bilans)
- Coordination d’équipes pluridisciplinaires et partenaires externes
- Amélioration continue des processus et des bonnes pratiques
🌐 Langues
- Français : Langue maternelle
- Anglais : Niveau B1 - Compréhension fluide de documentation technique
Soft Skills
Mon parcours allie des compétences transversales à des qualités relationnelles solides développées dans des environnements collaboratifs.
Efficacité personnelle
- Autonomie
- Rigueur et sens du détail
- Capacité d’analyse
- Résolution de problèmes
- Apprentissage continu
- Orientation résultats
Relationnel & communication
- Esprit d’équipe
- Capacité d’adaptation
- Pédagogie & vulgarisation
- Communication claire
Objectifs d'apprentissage
☁️ Cloud Platforms
- Priorité : AWS
- EC2, S3, VPC, IAM, RDS
- Certifications : AWS Cloud Practitioner Voir le badge et AI Practitioner Voir le badge en cours
- En veille : Azure, GCP
🏗️ Infrastructure as Code
- Priorité : approfondir l'expertise Terraform
- Syntaxe, modules, gestion de l'état
- À connaître : Ansible, CloudFormation
🐳 Conteneurisation & Orchestration
- Docker : Images optimisées, registres privés
- Kubernetes : Pods, services, Helm, RBAC
🔄 CI/CD
- GitLab CI / GitHub Actions
- Jenkins
🔐 Sécurité Cloud
- Approfondir les pratiques et concepts DevSecOps
- Moindre privilège, gestion des secrets
- Conformité : RGPD, ISO 27001
💰 FinOps & Optimisation
- Architecture efficiente
- AWS Cost Explorer
- Optimisation des coûts cloud
Portfolio
Apprentissage par la pratique
Projets réalisés
Déploiement d’une application de Pong multijoueur dans un environnement sécurisé, monitoré et industrialisé.
Aperçus du projet :
Schéma d'architecture
Architecture :
Multi-conteneurs (frontend, backend, proxy NGINX, base de données, monitoring, ELK) orchestrés avec Docker Compose
Backend en microservices (auth, chat, jeu, tournois, statistiques, WebSocket temps réel)
Sécurité :
Reverse proxy NGINX avec certificats SSL
Toutes les communications en HTTPS/WSS (API et WebSocket chiffrés)
Isolation réseau via Docker Compose
CI :
Tests et builds automatisés sur GitHub
Observabilité :
Métriques avec Prometheus (latence p95, CPU/mémoire backend, connexions WS actives)
Visualisation avec Grafana (dashboards JSON provisionnés)
Logs centralisés via ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Alertes via Alertmanager
Rôle dans l’équipe : prise en charge de l’infrastructure : containerisation, réseau, sécurité, monitoring, déploiement et automatisation.
Infrastructure AWS Serverless (IaC) – Portfolio en production avec Terraform (Projet perso)
🔗
Terminé
Migration d'un déploiement manuel vers une Infrastructure as Code complète pour automatiser, fiabiliser et versionner le déploiement de mon portfolio en production.
Architecture Serverless :
Site web statique : S3 + distribution mondiale CloudFront
Nom de domaine et zone DNS gérés par OVH Cloud
Certificat SSL/TLS provisionné par ACM
API Dynamique : Lambda + API Gateway avec persistance DynamoDB pour le compteur de visites
Sécurité : politiques IAM minimales et buckets privés
Infrastructure as Code :
Déploiement modulaire et reproductible (plans/apply Terraform)
Backend Terraform : state et verrouillage natif S3 (Terraform 1.10+)
FinOps & Optimisation :
Contrôle des coûts : AWS Budgets avec alertes automatiques
Optimisation continue des ressources et performances
Prochaine étape : Intégration CI/CD (GitHub Actions) et monitoring CloudWatch
Docker : Infrastructure containerisée et microservices 🔗
Terminé (Projet 42)
Conception et déploiement d'une architecture microservices containerisée respectant les bonnes pratiques.
Architecture & Responsabilités
Un container par service : Serveur web Nginx, Service application Wordpress, Base de données MariaDB, service de cache Redis
Infrastructure as Code :
Définition de l'infrastructure par code (Dockerfile, Compose, Makefile) :
Image construite à partir d'un Dockerfile personnalisé (aucune image Docker Hub utilisée),
orchestrée avec Docker Compose et automatisée via Makefile.
Sécurité & conformité :
Implémentation TLS/SSL avec certificats auto-signés
Principe du moindre privilège (utilisateurs non-root, ports minimaux)
Isolation réseau entre services et exposition contrôlée
Ajout de services complémentaires (Adminer, Redis), configuration réseau dédiée, volumes persistants et certificat SSL pour sécuriser la plateforme.
Born2beroot : Administration système et sécurité 🔗
Terminé (Projet 42)
Installation et configuration d’un serveur minimaliste sous Debian, sans interface graphique, dans une machine virtuelle.
Mise en place de partitions chiffrées avec LVM, activation d’AppArmor, configuration d’un firewall (UFW) et d’un service SSH sur le port 4242.
Implémentation d’une politique de mots de passe stricte et configuration renforcée de sudo avec journalisation et restrictions.
Développement d’un script de monitoring en Bash exécuté automatiquement pour fournir des informations système clés (CPU, RAM, connexions, utilisateurs, etc.).
Objectif : Découvrir la virtualisation et s’initier à l’administration système en mettant en place un serveur Linux sécurisé et automatisé.
FT_IRC : Serveur IRC personnalisé 🔗
Terminé (Projet 42)
Développement d'un serveur basé sur le protocole IRC RFC1459 en C++.
Programmation réseau avec sockets TCP/IP
Création de canaux, gestion des commandes des clients
Analyse sentiment Twitter : Opinion sur les JO 2024 🔗
Terminé (Projet perso)
Analyse de 53 000 tweets avec Pandas, Regex et TextBlob pour analyser l'opinion publique sur les Jeux Olympiques de Paris 2024.
Nettoyage et analyse de donnees pour extraire le ton dominant (environ 60 % de messages positifs).
Plusieurs visualisations interactives créées avec Power BI pour mettre en évidence les tendances par période, hashtags et sujets clés.
Bonheur national brut : Comment percevez-vous le bonheur ? 🔗
Terminé (Bootcamp Data)
Collecte de plus de 20 000 données via BeautifulSoup, Selenium et fichiers CSV.
Nettoyage avancé, réduction de 30 % des variables par feature engineering et visualisation via Matplotlib.
Entraînement de plusieurs modèles de machine learning (régression linéaire, classification) avec Scikit-learn.
Identification des facteurs influençant le bonheur d'une population à partir de données internationales.
Interface utilisateur créée avec Streamlit pour explorer les résultats de façon interactive.
Projets en cours
BADASS — Simulation BGP & EVPN
En cours — Projet 42
Résumé : Simuler et configurer une topologie BGP/EVPN avec GNS3 et images Docker pour comprendre MP‑BGP/EVPN, le forwarding (ARP/VXLAN) et les interactions entre autonomous systems.
Objectif : déployer la topologie, configurer MP‑BGP et EVPN, valider la reachability et documenter les procédures de debug (tcpdump, arp, ip neigh, etc.).
Outils : GNS3, Docker, scripts d'automatisation réseau.
Projets à venir
Architecture microservices avec Kubernetes
Planifié
Déploiement d'une application en microservices sur un cluster Kubernetes :
Gestion des services, ingress controller et volumes persistants
Monitoring avec Prometheus et Grafana
Déploiement automatisé avec pipeline CI/CD intégré
Objectif : Comprendre l'orchestration de conteneurs à grande échelle et les architectures scalables
Pipeline DevSecOps complet
Planifié
Création d'un pipeline CI/CD sécurisé et automatisé :
Analyse statique du code, scan de vulnérabilités, tests automatisés
Déploiement avec GitHub Actions ou GitLab CI/CD
Objectif : Automatiser le cycle de vie logiciel avec une approche centrée sur la sécurité
Blog
Partage de connaissances et retours d'expérience
Retrouvez mes articles sur Medium où je partage mes apprentissages et expériences en Cloud et DevOps.
Backstage
Parcours, reconversion et coulisses de mon apprentissage
Lab Technique
Tutoriels, projets et retours d'expérience technique
Articles techniques à venir prochainement...
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