Jérémy Goutin

Architecte de Solutions | Plus de 10 Ans d’Expérience | Plus de 20 Projets Réussis

Expert Freelance en Logiciel, Cloud & DevOps

Email : contact@jgoutin.dev
Site Web : https://jgoutin.dev
LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jgoutin
GitHub : https://github.com/jgoutin

Compétences Clés & Expertise

Architecture Cloud

Expert AWS - Audit de sécurité externe réussi

Points Forts :

Serverless & Traditionnel : Architecture complète pour les deux paradigmes
Infrastructure as Code : Expert Terraform pour déploiements reproductibles
Sécurité d’Abord : IAM au moindre privilège, pare-feu VPC, SecurityHub
Optimisation des Coûts : Bonnes pratiques FinOps, architecture multi-compte

Services AWS Maîtrisés : VPC, EC2, ELB, RDS/Aurora, Lambda, DynamoDB, CloudFront, CloudWatch, SQS, SNS, SES, Cognito, Route53, S3, ECS, IAM

Multi-Cloud : Microsoft Azure (AAD, MS365, Azure DevOps), OpenStack, Alibaba Cloud

Développement Logiciel

Expert Python - Plus de 10 ans d’expérience

Points Forts :

Architecture & Conception : Architecte logiciel pour plusieurs projets d’entreprise
Développement Web Moderne : FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, DynamoDB
Calcul Scientifique : Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Cython
Focus Qualité : Code propre, tests automatisés, maintenabilité long terme
Développement Augmenté par l’IA : Exploitation d’outils IA pour productivité accrue

Approche : Construction de logiciels évolutifs et maintenables qui croissent avec les besoins business

DevOps & CI/CD

Points Forts :

Automatisation Complète : Du push de code au déploiement en production
DevSecOps : Analyse de sécurité intégrée dans les pipelines CI/CD
GitOps : Gestion de l’infrastructure et déploiements via Git
Multi-Plateforme : GitHub Actions, GitLab CI/CD, Azure Pipeline, AWS CodeBuild
Gestion de Configuration : Ansible, Docker

Résultat : Déploiements sans intervention avec contrôles qualité et sécurité intégrés

Intelligence Artificielle & LLM

Points Forts :

LLMOps : Déploiement et gestion de modèles de langage en production
Plateformes IA d’Entreprise : Architecture complète avec gouvernance des données
Systèmes RAG : Retrieval-Augmented Generation pour intelligence documentaire
AWS Bedrock : Accès et intégration multi-modèles
Solutions IA Personnalisées : Chatbots, assistants de développement, workflows automatisés

Focus : Implémentations IA sécurisées et prêtes pour la production avec confidentialité des données

Administration Système

Expertise Linux : Fedora, CentOS, Debian, Ubuntu, Alpine Linux

Compétences Clés : Automatisation Ansible, durcissement & sécurité Linux, pare-feu PfSense, stockage TrueNAS

Compétences Professionnelles

Techniques : Architecture de solutions complètes, résolution de problèmes complexes, respect des bonnes pratiques, apprentissage rapide Savoir-être : Haute autonomie, esprit critique, force de proposition, rigueur méthodologique

Projets Significatifs

stdapi.ai : API Compatible OpenAI pour les Services IA d’AWS (Août 2025-Aujourd’hui)

Contexte : Projet Freelance Réalisations :

Création d’une API open source permettant la compatibilité des SDK OpenAI avec les services IA d’AWS et les modèles Amazon Bedrock
Réalisation complète du projet couvrant la conception d’architecture, le développement full-stack, le déploiement d’infrastructure AWS, la rédaction de documentation technique et la stratégie de mise sur le marché
Couche de compatibilité établissant un pont entre les SDK OpenAI et plus de 80 modèles Amazon Bedrock ainsi que plusieurs services IA d’AWS
Implémentation technique intégrant Amazon Bedrock pour l’orchestration des LLM, Amazon Polly pour la synthèse vocale, Amazon Transcribe pour la transcription audio et Amazon Translate
Capacités multi-modales couvrant les conversations textuelles, la génération d’images, le traitement audio et les embeddings vectoriels
Infrastructure déployée sur AWS avec architecture multi-régions, observabilité CloudWatch et images de conteneurs durcies
Modèle de double licence (AGPL-3.0 et licence commerciale AWS Marketplace) établi pour équilibrer contribution à la communauté open source et viabilité en entreprise

Site du projet : https://stdapi.ai

GitHub : https://github.com/stdapi-ai/stdapi.ai

Technologies : AWS (Bedrock, Lambda, ECS, CloudWatch), Python, FastAPI, API OpenAI, IA Multi-modale

Plateforme IA/LLM d’Entreprise (Juillet-Août 2025)

Contexte : Projet Freelance
Réalisations :

Création d’une solution centralisée pour exploiter des modèles LLM avec gouvernance des données
Déploiement d’une plateforme LLM sur l’infrastructure AWS
Développement d’un chatbot comme point d’accès unique et contrôlé aux capacités d’IA
Intégration de RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour enrichir les réponses avec des documents internes
Intégration IDE pour permettre aux équipes de développement de générer et améliorer le code
Utilisation d’AWS Bedrock pour l’accès à un portefeuille varié de modèles de langage
Gouvernance stricte pour protéger les données de l’entreprise

Technologies : AWS Bedrock, Python, RAG, LLM, IA

Migration de Runners GitLab vers Architecture Serverless AWS (Mars-Juin 2025)

Contexte : Projet Freelance
Réalisations :

Migration complète de l’infrastructure de CI/CD vers une architecture serverless AWS
Déploiement de runners GitLab basés sur ECS Fargate ARM pour les tâches génériques (Terraform, curl, linters)
Implémentation de runners GitLab exploitant AWS CodeBuild pour les tâches de compilation
Abandon des access keys IAM statiques au profit de rôles IAM temporaires à moindres privilèges
Centralisation et sécurisation de la gestion des secrets (registres Docker, dépôts Maven et NPM)
Support natif de l’architecture ARM64 pour la construction d’images Docker
Amélioration notable des performances et réduction des temps d’attente
Scalabilité à la demande éliminant les congestions de jobs
Optimisation significative des coûts opérationnels

Technologies : GitLab CI/CD, AWS (ECS Fargate, CodeBuild, IAM), Docker, ARM64

Standardisation d’Infrastructure AWS avec Terraform (Octobre 2023-Octobre 2024)

Contexte : Projet Freelance
Réalisations :

Développement d’architectures de référence via des modules Terraform réutilisables
Migration d’architectures historiques EC2 vers des services managés AWS (ECS, Aurora, Lambda, SQS, SES)
Création de modules avec interface épurée encapsulant une configuration avancée et complexe
Intégration native des bonnes pratiques de sécurité (IAM moindres privilèges, security groups, chiffrement, monitoring)
Réduction notable du temps de mise en place de nouvelles applications
Amélioration de la fiabilité par la standardisation
Simplification de la maintenance des infrastructures
Adoption des processus DevOps par les équipes de développement

Technologies : Terraform, AWS (ECS, Aurora, Lambda, SQS, SES, IAM), Infrastructure as Code

Architecture Réseau AWS Multi-Compte avec VPC Partagé (Octobre 2023-Avril 2024)

Contexte : Projet Freelance
Réalisations :

Conception et implémentation d’un VPC commun multi-compte Dualstack (IPv4/IPv6)
Intégration de AWS Network Firewall, Route53 Resolver Firewall, AWS Site-to-Site VPN
Optimisation FinOps avec gestion simplifiée et centralisée
Configuration de VPC Endpoints pour sécuriser les communications
Architecture permettant une scalabilité et une sécurité optimales

Technologies : AWS VPC, Terraform, Network Firewall, Route53, VPN

Marketplace FPGA avec Architecture Cloud Native (Novembre 2021-Avril 2023)

Contexte : Accelize - Architecture & Développement Réalisations :

Architecture Cloud :

Service web haute disponibilité avec backend EC2 multi-AZ
Frontend Angular avec S3 et CloudFront
Microservices serverless basés sur Lambda
Authentification utilisateurs avec Cognito
Déploiement totalement automatisé via CI/CD

Architecture Logicielle :

Conception complète des modèles de données SQL (PostgreSQL) et NoSQL (DynamoDB)
Développement du backend principal en Python avec FastAPI et SQLAlchemy Core
Conception et développement de microservices Python
Définition de toutes les API internes et externes (REST)
Stratégies de tests et monitoring
Configuration Linux optimisée pour les serveurs EC2

Technologies : AWS (EC2, Lambda, S3, CloudFront, Cognito, DynamoDB, RDS), Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Terraform

Service d’Exécution d’Applications FPGA Conteneurisées (Juin 2021-Octobre 2021)

Contexte : Accelize - Architecture Cloud
Réalisations :

Architecture serverless pour l’exécution de démos FPGA publiques
Provisionnement et résiliation automatique des instances FPGA sur AWS et OpenStack
Sécurisation de l’exécution Docker (isolation, sandboxing)
Utilisation de Lambda, CloudFront, S3 pour l’infrastructure
Gestion automatique du cycle de vie des ressources en fonction de la demande

Technologies : AWS (Lambda, CloudFront, S3, EC2), OpenStack, Docker, Python

Gestionnaire de Dépôts Linux Hautement Disponible (Octobre 2021-Mars 2022)

Contexte : Accelize - Architecture Cloud Réalisations :

Architecture serverless pour héberger des dépôts Debian et Red Hat
Distribution via S3 et CloudFront avec haute disponibilité
Ajout de paquets automatisé via CI/CD (paquets internes)
Service web pour les partenaires (upload de paquets externes)
Mise à jour automatique des métadonnées et signatures GPG
Utilisation de Lambda pour le traitement asynchrone

Technologies : AWS (S3, Lambda, CloudFront), Python, CI/CD, GPG

Migration et Administration d’Infrastructure Cloud Microsoft (Avril 2021-Juin 2021)

Contexte : Accelize - Administration Système Réalisations :

Architecture complète basée sur Microsoft Azure, AAD, MS365
Single Sign-On (SSO) entre tous les services (AWS, GitHub, MS365)
Migration de Google Workspace vers MS365
Gestion automatisée des laptops Windows (provisionnement, configuration, sécurité)
Administration Azure DevOps et gestion des repositories

Technologies : Microsoft Azure, AAD, MS365, AWS, GitHub, PowerShell

ACID : Agents Cloud Dynamiques pour Azure Pipelines (Juin 2021)

Contexte : Accelize - DevOps Réalisations :

Exécution de jobs Azure Pipelines sur des agents éphémères provisionnés à la demande sur AWS EC2 et Azure VM
Développement d’un utilitaire s’appuyant sur Terraform pour le provisionnement et la suppression automatisés des ressources
Configuration logicielle des agents assurée par des playbooks Ansible pour une personnalisation complète
Utilisation d’instances spot intégrée pour minimiser les coûts

Technologies : Azure Pipelines, AWS EC2, Azure VM, Terraform, Ansible

Modernisation de l’Infrastructure et Sécurité Cloud AWS (Janvier 2019-Janvier 2020)

Contexte : Accelize - Architecture Cloud Réalisations :

Refonte complète de l’infrastructure via Infrastructure as Code avec Terraform
Révision stricte des politiques AWS IAM, segmentation réseau via VPCs
Intégration de Security Hub pour surveillance centralisée des menaces
Infrastructure entièrement gérée et versionnée via Terraform
Passage réussi de l’audit de sécurité externe avec d’excellents résultats

Technologies : AWS (VPC, EC2, RDS, S3, Lambda, Security Hub), Terraform

Environnement de Développement AWS Sécurisé (Juin 2019-Juillet 2019)

Contexte : Accelize - Architecture Cloud Réalisations :

Conception d’un environnement de développement interne multi-utilisateurs
Système d’ownership des ressources pour la traçabilité
Politiques IAM à moindres privilèges pour chaque développeur
Gestion automatique des coûts avec résiliation des ressources orphelines via Lambda et EventBridge
Sauvegardes automatiques des instances de développement avec DLM

Technologies : AWS (IAM, EC2, CloudWatch, Lambda, EventBridge, DLM), Terraform, Python

Accelpy : Déploiement d’Applications FPGA (Juillet 2019-Octobre 2019)

Contexte : Accelize - Développement Logiciel Réalisations :

Outil d’automatisation pour le provisionnement et le déploiement d’applications FPGA sur infrastructures cloud et on-premise
Outil en ligne de commande orchestrant le déploiement de solutions matérielles accélérées par FPGA
Interaction avec les API de la plateforme pour gérer le cycle de vie des designs FPGA
Provisionnement automatisé des ressources sur instances FPGA cloud ou serveurs on-premise
Téléchargement sécurisé des bitstreams, programmation des puces FPGA, et mise en place des environnements logiciels hôtes

Technologies : Python, AWS, OpenStack, FPGA, CLI

Apyfal : Déploiement Cloud d’Applications FPGA (Avril 2018-Avril 2019)

Contexte : Accelize - Développement Logiciel Réalisations :

Développement d’Apyfal, une solution logicielle facilitant l’accélération de calculs sur des FPGA disponibles dans le cloud
Client Python capable de piloter à distance le cycle de vie complet d’une application
API RESTful pour la communication entre le client et le serveur d’orchestration
Gestion dynamique des ressources FPGA, incluant la programmation des bitstreams et l’allocation des instances

Technologies : Python, AWS, OpenStack, FPGA, REST API

Airfs (Pycosio) : Bibliothèque Python Unifiée pour le Stockage Cloud (Juillet 2018-Février 2021)

Contexte : Open Source - Développement Logiciel Réalisations :

Interface de programmation unifiée pour interagir avec divers systèmes de stockage distants et cloud
Implémentation des classes abstraites “io.RawIOBase” et “io.BufferedIOBase” pour compatibilité native
Fonctionnalités avancées : écriture asynchrone, prefetching, verrouillage basé sur la mémoire, connexions parallèles
Support de multiples fournisseurs : AWS S3, Azure Blob Storage, Azure Files, OpenStack Swift, HTTP/HTTPS
Initialement créé sous le nom “pycosio”, repris sous forme de fork pour extension et maintenance

Technologies : Python, AWS S3, Azure Storage, OpenStack Swift

Ansible Home : Collection Ansible pour Services Auto-Hébergés (Octobre 2019-Octobre 2021)

Contexte : Open Source - DevOps Réalisations :

Développement d’une collection Ansible pour l’auto-hébergement de logiciels libres avec sécurité renforcée
Rôles spécialisés pour installation automatisée : Nextcloud, Squid, Kodi, MPD
Rôles de dépendances modulaires : Nginx, PostgreSQL, PHP-FPM, Valkey
Rôle “common” centralisant l’initialisation système : pare-feu, durcissement SELinux, mises à jour automatiques, sécurisation SSH
Workflow CI/CD avec GitHub Actions pour validation et déploiement

Technologies : Ansible, Fedora Linux, GitHub Actions, PostgreSQL, Nginx

Compilertools : Paquets Binaires Python Hautes Performances (Février 2017-Décembre 2017)

Contexte : Open Source - Développement Logiciel Réalisations :

Solution complète pour la compilation d’extensions C et C++ en paquets Python binaires
Détection et utilisation des jeux d’instructions avancés des processeurs (SIMD, AVX, SSE) pour binaires optimisés
Intégration avec les outils de packaging Python standards pour distribution sur PyPI
Gains significatifs en vitesse d’exécution pour applications de calcul intensif

Technologies : Python, C/C++, SIMD, PyPI

Fazpy : Logiciel d’Analyse de Mesures Optiques (Octobre 2014-Septembre 2017)

Contexte : Thales SESO - Développement Logiciel Réalisations :

Application de bureau complète sous Windows avec Python
Interface utilisateur développée avec le framework Qt pour ingénieurs en optique et mécanique
Modules de calculs optiques avancés et de traitement d’image
Optimisation des performances nécessitant optimisation d’algorithmes pour grands volumes de données
Architecture modulaire et évolutive intégrant 70+ modules fonctionnels
Automatisation et fiabilisation de l’analyse des mesures, lien direct entre contrôle qualité et fabrication

Technologies : Python, Qt, Numpy, Scipy, Cython, Windows

Logiciel de Banc de Test pour Cartes Électroniques (Octobre 2017-Avril 2018)

Contexte : SuperSonic Imagine - Développement Logiciel Réalisations :

Développement d’un logiciel de test électronique sous Debian
Architecture client/serveur pour contrôle distant et collecte de données
Instrumentation logicielle pour le pilotage et la communication avec équipements de mesure
Optimisation de calculs avec Numpy pour grands jeux de données
Implémentation de la méthode SPC (Statistical Process Control)
Scénarios de test automatisés

Technologies : Python, Debian, Numpy, Communication série/TCP

Contributions Open Source

Contributeur actif sur divers projets open source disponibles sur GitHub :

Développement et maintenance de bibliothèques Python
Contribution à des projets tiers
Création d’outils pour la communauté

https://github.com/jgoutin

Langues

Français : Natif
Anglais : Professionnel à l’écrit, intermédiaire à l’oral
Allemand : Notions de base

JGoutin-dev SARL - 994495422 R.C.S. Aix-en-Provence, France