停止ゼロのクリティカル本番
丁寧に準備した本番投入、必ず用意するロールバック計画、データセンター間 DRP。預託機関や公共サービスでサービス継続を実証してきました。
ベアメタルから Kubernetes クラスター、ソブリンクラウドから本番 AI エージェントまで、ミッションクリティカルなプラットフォームを設計し堅牢化します。
Linux のクリティカル本番運用を 20 年以上担当し、DevOps インテグレーション(Ansible、Terraform、GitLab CI)、仮想化、ソブリンクラウド(VMware、OpenStack/NUBO、Kubernetes/Onyxia)に加え、現在は本番環境の AI を融合。経済財務省、Radio France、フランス国立図書館、INPI などで横断的なテクニカルリファレンスを務めました。
私を信頼してくれた組織
20+年
Linux 本番運用経験
500+VM
クリティカル環境で運用
8プロジェクト
公共・メディア・金融・エネルギーで主要
3DC
サービス停止なしで移行完了
プロフィール
フランス国籍 — パリ在住。クリティカル環境のテクニカルリファレンス:本番と開発の橋渡し、デリバリ自動化、セキュリティ強化、大規模運用(数百台の VM、監視、ストレージ)を担当。
パートナーシップ
自分のミッションに加え、より広い要件(多分野チーム、GPU インフラ、AI など)に応えるためにパートナーと定期的に協業しています。
提供価値
稀有なプロフィール:Linux システムエキスパートの技術的な深さと、必ず届ける DevOps インテグレーターの規律を兼ね備えています。
丁寧に準備した本番投入、必ず用意するロールバック計画、データセンター間 DRP。預託機関や公共サービスでサービス継続を実証してきました。
ラックマウントやファイバーチャネル SAN から、Kubernetes クラスターや S3 / Ceph ストレージまで。多くのプロフェッショナルが主張できないエンドツーエンドの視野を持ちます。
Ansible、Terraform、Jenkins、GitLab CI、Helm。脆い連携を信頼できるデリバリへ作り変え、その過程をドキュメント化します。
プロジェクトマネージャを支援し、Linux/AD・仮想化・ANSSI セキュリティでチームのブロッカーを解消し、ノウハウを伝承します。
ツールチェーンに LLM を組み込み:Cursor、n8n+Claude エージェント、ローカル Ollama / Mistral 推論、RAG。具体例:零細企業向け本番 AI エージェント、ハッカソンで法務 RAG をデリバリ、本ポートフォリオ自体もデータ駆動ビルド。
AI · エージェント · 推論
AI は私にとって流行語ではありません。利用可能な LLM が登場して以来、日常の作業仲間であり実験の場として活用しています。コード作成・設計・思考に用い、データ主権を守るためのローカル推論を含む本番稼働エージェントを構築しています。
AI 拡張型 IDE
メイン開発環境。エージェントと自動化を組み込み済み
メイン LLM アシスタント
設計、分析、ドキュメント、リファクタリング、コードレビュー
リサーチ&推論
技術ウォッチ、ベンチマーク、複数ソースの統合
コンテキスト自動補完
GitHub ホスト型プロジェクトで部分的に活用
エージェントオーケストレーター
ドキュメント仕分け・処理パイプライン、トリガー、API コール
認識&抽出
請求書、会計書類、非定形ドキュメントの構造化
ローカル LLM 推論
ワークステーション/サーバーで実行、データ主権を確保
オープンウェイト LLM
Ollama でローカル提供、零細企業で初導入
ASR — 音声→テキスト
2025 年 2 月のハッカソン:法務チャットボットの音声入力
コンテキスト化 RAG
フランス法令集(ソース:git.tricoteuses.fr)に根ざした回答
REST API
ASR、RAG エンジン、レンダリングを結ぶ Python 層
具体的なプロジェクト
キャリア
フランス経済財務省、ラジオ・フランス、フランス国立図書館、INPI へと、重要環境で多彩なテーマに取り組んできた濃密なキャリア。
経済財務省 — Bercy HUB と DGFIP
2 つのエンティティ
省庁内の少なくとも 2 つのエンティティでミッションを担当:Nubonyxia プロジェクトの Bercy HUB、続いて RADAR プロジェクトの DGFIP(税務)。
Bercy HUB — Nubonyxia プロジェクト
Nubonyxia プロジェクトは、Insee 発で Bercy チームの貢献を経た Onyxia ソフトウェアの提供を基盤とします。Onyxia は Kubernetes クラスター にインストールされ、Helm chart によりワークロードを Pod として展開します。本オファリングは、選定されたホスティング基盤(Bercy HUB/NUBO)上で提供され、プロジェクト名は Nubo/Onyxia から来ています。
役割:すでに本番稼働している環境の運用継続と、追加サービスの展開。実務面では、Helm chart を Onyxia ポータルから起動可能にするための調整 — パッケージを Onyxia 流に作り直し、カタログモデルやコンプライアンス要件に合わせる作業。
すでに、開発からユーザーへの提供まで成果物を流す自動化チェーンが存在しました。私はこの CI チェーンの健全な動作を確保する役割を担い、認証やセキュリティに関する多くの課題を扱いました。
主要な難題の一つは、可視化と統制の対象となるコンポーネントとフローを整理すること — 認証面の問題が多発し、CI チェーンがまだあまり安定していない状況下で、対象範囲を明確化するのが容易ではありませんでした。
DGFIP — RADAR プロジェクト
RADAR プロジェクトの目的:情報システムの主要コンポーネントのバージョンを棚卸しするために、複数のインベントリソースを集約するフレームワークを持つこと(資産と本番稼働しているものに対する可視化)。
この範囲でアプリケーション系 DevOps インテグレータとして担当:ツールチェーンは Ansible、Nexus、Jenkins、GitLab、サービスとして CMDBUILD と Apache NiFi、加えて Tomcat、PostgreSQL、NUBO/OpenStack 上の Linux 基盤。デプロイは特に Jenkins と Ansible に依存。
着任時、プラットフォームには多くの不具合がありました。私の役割は主に、すでに納品済みのものを安定化すること — OpenStack 上での仮想マシン作成のための Ansible と Terraform コードの記述と保守を含む — そして RADAR の全コンポーネントのバージョン引き上げを推進すること(CMDBUILD を最新版へ移行:CI チェーンと依存関係に整合)。
専任の JavaScript 開発者が不在だったため、Ext JS フレームワークで構築された RADAR の UI 保守と機能拡張にも参加。
Enedis、Fayat IT
Enedis — janv. 2025
Conception d’un banc d’essai pour des logiciels temps réel : vérification du chaînage entre Linux et l’application temps réel.
Fayat IT — janv. 2024
Intervention sur la migration d’un logiciel de l’environnement Linux vers Windows.
RYC — 企業支援
Depuis 2005, accompagnement de RYC, structure d’aide aux entreprises (conseils administratifs, précomptabilité notamment avec Sage Coala).
Appui informatique et bureautique : postes de travail Windows côté clients ; serveurs Linux pour l’infrastructure, avec partage de dossiers via Samba — le logiciel Coala tournant sur les postes Windows.
Automatisation des flux comptables
Depuis environ cinq ans, forte montée en automatisation : extraction automatique des relevés bancaires et intégration semi-automatique dans le logiciel comptable jusqu’à la saisie des écritures comptables.
Très récemment : extraction automatique des factures et des pièces jointes pour générer les écritures comptables, en s’appuyant aussi sur le rapprochement bancaire.
IA, agents et orchestration (très récent)
L’arrivée de l’IA a ouvert de nouvelles possibilités : conception d’agents IA, utilisation de n8n pour le tri et le traitement des documents, appels d’API — notamment Claude (Anthropic) — pour la reconnaissance et l’exploitation des documents, en prolongement des automatisations existantes.
Première expérience d’inférence locale de deux modèles via Ollama (exécution sur poste / serveur), sur la base des LLM Mistral.
DGC — 教育センター(EPSI と同グループ)
Support et parc étudiants
Pendant les études à l’EPSI, job étudiant au DGC, centre de formation du même groupe que l’école.
Support informatique et gestion du parc des postes dédiés aux étudiants : Windows NT 4, puis Windows 2000. Création d’images avec Ghost (Symantec / Norton Ghost) et déploiement en multicast pour re-imager régulièrement les machines ; gestion des profils Windows (nombreux incidents à traiter) ; droits et accès pour les comptes étudiants ; installation des antivirus. Prise en charge aussi de logiciels de formation / e-learning déployés sur le site.
L’occasion aussi de mettre en place Linux sur du matériel recyclé pour offrir des postes supplémentaires au service des usages du site.
技術ウォッチ
システム、仮想化、ブラウザのエコシステムがどこへ向かっているかを理解するうえで示唆に富むプロジェクトの選集。Linux、ローレベル、WebAssembly の境界がどこにあるかをよく示しています。
Linux カーネルが WebAssembly 経由でブラウザ内から直接ブートする:BusyBox + musl、Xterm.js ターミナル。スケジューリング、システムプリミティブ、現代的な JS サンドボックスの限界(MMU なし、Web Workers でのタスク中断エミュレーションなど)に関心がある人にとって魅惑的な PoC。
プロジェクトを見る エミュレーション · WebAssemblyEmscripten で WebAssembly にコンパイルされた DOSBox-X をベースに、ブラウザ内で動作する DOS / Windows 95-98 エミュレーター。ブラウザ側で永続化される HDD、ISO/IMG/CD 対応、ゲームパッド対応 — 例外と asyncify を備えた今日の Wasm が何を可能にするかを実感できるデモ。
プロジェクトを見るWebAssembly
タブを選んでください:両デモはこのサイトから配信され(DOS と Linux Wasm)、ブラウザ向けのヘッダー設定済みです。下のダウンロードは任意です。
リポジトリのダウンロード、Emscripten ビルド、/wasm-lab/ への公開:詳細は wasm-lab/BUILD.md。スクリプト:npm run wasm:fetch。
DOS Wasm: /wasm-lab/deploy/ — npm run wasm:fetch 実行後、エミュレーターのファイルは wasm-lab/deploy/ 配下にあります(index.html がルート)。同じツリーのままサーバーへ配置してください。
プロジェクト
通常のミッションと並行して:
2026 年、美術品コレクション管理のための Web ポータル構築を、人工知能支援のもとで主導。
2025 年 2 月、人工知能をテーマとしたハッカソンに参加:チームで フランス法令集 から情報を素早く抽出し提示できる音声チャットボットを開発。目的は音声認識と合成によって法へのアクセスを簡素化すること。
法的ソース — 参照テキストは git.tricoteuses.fr から取得し、完全な法令ベースを構成。
技術 — Whisper(音声→テキスト)、LightRAG(GitHub のコンテキスト型 RAG)、データセットを整形・正規化する shell スクリプト、Web サービスを公開する Python および FastAPI、開発機(Mac mini、メモリ 24 GB)でデータセット準備。
インフラ — SPESYS Services の Kubernetes GPU クラスターに LLM を配備し、ハッカソンの短い時間枠に適した GPU アクセスを確保。
役割 — データセット準備:法令テキストの抽出、構造化、正規化;音声認識層・RAG モジュール・レンダリングを結ぶ Python/FastAPI のプリミティブ API 構築。
連携 — 2 日間のハッカソンで、DINUM、Bercy HUB の Onyxia (Nubonyxia) プロジェクトチーム、その他公共部門(経済省、法務省など)と意見交換。
謝辞 — インフラアクセスとサポートを提供してくれた Stéphane Baisse および SPESYS チーム(Thomas Williot、Gérald Moreno)に感謝。
イノベーション — アクセシビリティ(声で質問)、GPU による高速化、専門家と一般公衆双方への社会的インパクト。
2023 年から、データサイエンティスト向けに、データサイエンスと AI を中心とした ソフトウェアポータル を開発中。
2022 年、エシロルの芸術院創設に IT エキスパートとしてボランティア参加(コンサルティングとデジタル基盤の構築)。
2020 年、小規模事業者向けに WordPress と Elementor で Web サイトを制作。
Le Signe — 美術品コレクション管理ソフトウェア:Groovy(バックエンド)、JavaScript と React(フロントエンド)。2019 年頃、Chaumont のフランス国立グラフィックデザインセンター Le Signe でのコレクション点検時に試験運用と開発。
2013 年、フリーソフトの Auto Multiple Choice (AMC) をベースに QCM 自動採点ソリューションを設計:試験ごとに固有の問題用紙を生成(問題と選択肢の順序がコピーごとに異なる)、印刷された各用紙に固有のバーコード、その後スキャン、解答自動認識(OMR)、自動採点を実施。
スキル
経歴に沿ったサマリ:公共サービス、金融、メディア、エネルギー業界での Linux/Unix 運用;VMware から Proxmox までの仮想化、OpenStack/NUBO プライベートクラウド、Kubernetes と Helm(Onyxia、公共セクターのコンプライアンス)、HPC Slurm/Apptainer;Ansible、Terraform、GitLab、Salt による自動化;ANSSI、MCS、Cyberwatch によるハードニング;本番環境の AI エージェントとドキュメント処理チェーン。
本番環境の Linux Red Hat/CentOS、Debian/Ubuntu、SUSE(レベル 3);Active Directory / LDAP / SSSD 統合(Radio France、Naarea);PXE ブート / Preseed、シンクライアント向け LTSP(UCAD);BIND DNS、iptables ファイアウォール;カーネル再構築と軽量化(再生機)。Unix AIX、Solaris、HP-UX(INPI、Sungard GP3 移行)。混在環境での Windows と Samba(中小企業、博物館)。
Centreon、Grafana、Prometheus;Nagios → Centreon → Prometheus への移行(INPI、Naarea)。Graylog、Elastic Stack によるログと相関。JMX メトリクス(Tomcat/Java)。技術・業務横断の運用ダッシュボード。
HP 3PAR SAN、iSCSI、ファイバーチャネル、NFS;Ceph、オブジェクトストレージ S3 / MinIO;MySQL Galera + ProxySQL。VMware Site Recovery Manager による DRP / BCP、データセンター間レプリケーションと拠点移行(INPI)。バックアップ:Bacula、BackupPC、NetBackup、Veeam。
VMware vSphere、oVirt、KVM、Proxmox、Hyper-V;OpenStack(NUBO、省庁)。Kubernetes と Helm(Onyxia / Nubonyxia、「Onyxia 流」チャート、カタログ CI)。Docker;コンテナ型ワークロードに Apptainer;Rancher / RancherOS による初期クラスター(INPI)。
MySQL / MariaDB、PostgreSQL、Oracle(運用)、MongoDB、MaxDB。Tomcat / Java スタック、Apache NiFi、CMDBuild(DGFIP RADAR)。PHP、Node、Heurist 統合(BnF SHS)。Ext JS(業務 UI)。
Ansible(Tower)、Terraform(OpenStack VM)、Puppet、SaltStack;Git、Jenkins、GitLab CI、Bercy/BnF/INPI のリリースチェーン;Rundeck → Ansible Tower(Radio France)。Dollar Universe(ジョブスケジュール)。Bamboo / SVN(Sungard 時代)。
Bash/shell、Python、JavaScript/React、Go、Ext JS;Django、PHP、VBA/AutoIt。最近の案件:FastAPI、RAG、Whisper。本番環境:n8n エージェント、Claude API、ローカル Ollama / Mistral 推論(中小企業)、運用スクリプトと Selenium(本番チェック)。
Slurm、InfiniBand、Apptainer(MPI、科学計算)、Lenovo プラットフォーム;保護ネットワークゾーン、専用 LDAP(Naarea)。ANSSI ガイドラインと MCS に基づく Linux マスターのハードニング。Cyberwatch(INPI 立ち上げ、Radio France へのコンサルティング)。
学歴
2004
Bac+5 — 情報システムエキスパート
典型的な経路:Bac — BTS — EPSI コース(LIS、DGC…) — 修士/IS エキスパート。
エンジニアインターン:ISTA、STMI、METO X SILICIO、LFB、LIS、DGC(1999–2005)。index.html またはこの JSON で補完して npm run build。
ドキュメント
印刷向け HTML(PDF)の履歴書とプレゼンに加え、生データ(JSON)と、ATS や採用担当者向け AI ツール用の構造化テキストプロフィールを提供。
A4 1 枚に収めた要約型・密度の高い履歴書。一般的な応募、ESN 営業、初回コンタクトに最適。
オリジナルファイルを開く余裕のあるレイアウトで複数ページに展開、見やすい体裁。詳細を求める IT リクルーターやヘッドハンター向け。
オリジナルファイルを開く姿勢、ソフトスキル、価値観、社会貢献、ストーリーで人物像を伝える紹介。専門用語を避け、初回面談向け。
オリジナルファイルを開く詳細な技術スタック、構築済みアーキテクチャ、特徴的な診断、参照フレームワーク。実例で専門性を判断したい方向け。
オリジナルファイルを開くdata/site.json の忠実なコピー:サイトと生成済み履歴書と同じデータソース。他システムへの取り込みや自動処理に最適。
オリジナルファイルを開く Pretty ビュー(色付き/読みやすい)見出しとリストで構成された全文テキスト版、ヘッダーにメタデータ:マッチングツールや ATS 統合 LLM が読みやすいよう設計。
オリジナルファイルを開く Pretty ビュー(色付き/読みやすい)お問い合わせ
プロジェクトや、Linux/インテグレーションの専門知識についてご相談ください。
7 歳
初めてのコンピューター:8 MHz の 8088 プロセッサ搭載 PC XT、512 KB メモリ、5.25 インチ FDD×2(360 KB)、84 キーキーボード、CGA モニター、MS-DOS 2.21;同時に Logo 言語にも触れました。家庭で初めて使ったデータベース系ソフトは家系図ソフトでした。
8 歳
GW-BASIC の基礎;MS-DOS と batch(.bat)スクリプト作成。
10 歳
初めてコンピューターを分解し、データ消去後に独力で再インストール:FDD のフォーマット、HDD のフォーマット、CONFIG.SYS と AUTOEXEC.BAT の設定。
11 歳
パリの講座で DTP(デスクトップパブリッシング)に触れる。
12 歳
Turbo Pascal を学び、最初のビデオゲームを開発;C 言語にも入門。
13 歳
中学校でコンピュータークラブを設立;大学で初めてインターネットに触れる。
14 歳
2 台目のコンピューター:40 MHz の 486 DX、4 MB メモリ、3.5 インチ FDD、250 MB HDD、VGA モニター;MS-DOS 6.2+Windows 3.1。
16 歳
個人マシンに初めて Linux をインストール;初めてカーネルをコンパイル;ipchains でインターネット接続を共有。
17 歳
初めての LAN パーティ。