Alternance - Model-Based Systems Engineering (MBSE) (F/H)
Summary
The intern designs and maintains a model-based systems engineering (MBSE) framework using Capella to map applications, data flows, and dependencies, focusing on impact analysis for changes in a central payment application (IBO) and its external integrations.
L'opportunité
L'alternant est impliqué dans l’utilisation d’un outil tel que Capella pour créer un MBSE qui représente les aspects ci-dessous et met en évidence l’impact de possibles modifications internes ou externes sur les composants :
Vos missions au quotidien
Objectif et architecture :
L’objectif est de créer un MBSE pour illustrer les applications et leurs dépendances.
IBO est une application centrale, qui interagit avec plusieurs autres actifs.
Les applications échangent des données via des API, des files d’attente et des fichiers de traitement par lots.
Gestion des modifications fonctionnelles et des données
Le changement peut être dans IBO ou dans un composant qui interagit avec IBO.
L’impact des nouvelles données sur les PCI et d’autres applications est crucial.
L’identification des composants impactés par une modification de données ou d’un processus fonctionnel est essentielle.
Les acteurs externes et le processus de création de cartes
Des acteurs externes (Mastercard, VISA, PMM, ACS, ITSP, WLPFO, etc.) interagissent avec IBO.
IBO gère les flux de données entrants et sortants avec ces acteurs externes.
Le processus de création de cartes, par exemple, implique IBO et plusieurs systèmes externes.
Services internes et gestion des activités IBO
L’IBO contient divers services internes (par exemple, ICS, CMS, IDM, OPC, etc.).
Chaque service comprend des activités détaillées et des micro-activités.
La description du service comprend également une liste des données fonctionnelles utilisées.
Analyse, documentation et criticité des flux de données
Les flux de données sont décrits par leur source, destination et contenu.
Plusieurs types de messages sont fréquemment échangés entre les applications.
Documenter les flux de données est nécessaire pour comprendre l’information.
Les informations critiques nécessitent une attention particulière en cas de changement (PCI).
Le premier niveau de description du flux de données est complété par des fichiers détaillés stockés sur d’autres supports.
La criticité des flux est déterminée par l’urgence et l’impact des informations traitées.
La description est accessible en utilisant des agents IA sur Confluence et SharePoint, ou même JIRA.