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Mai — Juin 2025

Stage · 7 semaines

My Money Bank

Groupe Crédit Commercial de France (CCF)

Évolution de l'API KSIOP

Intégré à l'équipe de développement de l'API KSIOP, j'ai participé à l'évolution de cette API Java / Spring Boot qui alimente le site SOFIGES, un outil utilisé côté métier (pour le personnel de la banque) pour consulter et gérer des données clients. L'architecture repose sur un pipeline de données Kafka connecté à une BDD SOFIGES, dont les données transitent vers un DataLake structuré en zones Raw, Structured et Consumer avant d'être exposées via une Consumer View PostgreSQL. Ma mission principale a porté sur la mise en conformité RGPD via une purge de données et l'évolution de l'API pour refléter ces changements sur SOFIGES.

Schéma architecture SOFIGES / DataHub

Environnement Technique

Java 17 / Spring Boot 3MavenPostgreSQL / MyBatisGitLab CI/CDKubernetesJira / AgileInsomniaDatadogScala

Mettre à disposition des utilisateurs un service informatique
CI/CD · Insomnia · Environnements · Déploiement

Mon premier ticket consistait à faire évoluer une requête PostgreSQL en MyBatis (XML traduit automatiquement en Java) pour modifier le comportement d'un endpoint de l'API. Après modification, j'ai validé le résultat via Insomnia en environnement d'intégration, puis suivi le pipeline CI/CD GitLab jusqu'au déploiement, en respectant les conventions de nommage de l'équipe (ex: DSK-7226).

Premier ticket attribuéModification du code XML MyBatis
Test Insomnia après modificationPipeline CI/CD GitLab et convention de nommage

Travailler en mode projet
Jira · Méthode Agile · Sprints

L'équipe travaillait en méthode Agile avec des sprints Jira. J'ai suivi et géré mes tickets du backlog jusqu'à la review, en respectant les statuts et conventions de l'équipe.

Tableau Kanban Jira — sprint 117Ticket de création du DAG de purge
Signification des statuts de tickets

Développer la présence en ligne de l'organisation
Purge RGPD · Évolution API · SOFIGES

Ma mission principale a été la mise en conformité RGPD d'environ 11 000 acteurs présents dans la BDD SOFIGES. J'ai créé trois batchs Airflow définissant l'ordonnancement et l'ordre d'exécution de la purge, qui pousse ensuite un événement Kafka en production pour signaler la suppression effective des données. Le site SOFIGES, alimenté par l'API, reflète en temps réel ces évolutions pour les utilisateurs métier.

Site SOFIGES — données clients (env. intégration)
Code des 3 batchs de purgeDéfinition du DAG et ordre d'exécution
11 000 acteurs distincts impactés par la purgeRequête SQL — état de la purge par date et statutPreuve de purge effective en environnement recette
Batch lancé en environnement intégration REU

Répondre aux incidents et aux demandes d'assistance et d'évolution
Tickets Jira · Évolutions API · Batchs

Face à un blocage lors de l'exécution d'un DAG, j'ai utilisé Datadog pour analyser les logs d'exécution et tenter d'identifier la cause, un outil davantage orienté DevOps

Analyse de blocage DAG via DatadogDashboard Airflow — ensemble des DAGs

Gérer le patrimoine informatique
Normes de déploiement · Documentation

Chaque déploiement respectait les conventions de nommage et les normes établies par l'équipe, visibles directement dans le pipeline GitLab CI/CD. Cette rigueur garantit la traçabilité et la maintenabilité du patrimoine applicatif.

Convention de nommage et CI/CD GitLab