Développeur Full Stack

• Développer des solutions full-stack pour des projets Data & IA :

  • Concevoir et implémenter des APIs et services back-end pour le traitement, l’analyse et la mise à disposition des données (ex : pipelines ETL/ELT, requêtes SQL, services REST/GraphQL).

  • Développer des interfaces front-end interactives (ex : tableaux de bord, applications web) pour permettre aux utilisateurs métiers d’exploiter les données et les modèles IA.

  • Intégrer des fonctionnalités d’IA Générative (ex : assistants conversationnels, recommandations automatisées, visualisations dynamiques) dans les applications.

• Collaborer avec les équipes techniques :

  • Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers pour l’ingestion et le traitement des données, les IA Engineers pour l’intégration des modèles, et les Architectes pour le respect des standards techniques.

  • Participer à la conception d’architectures modernes (ex : microservices, serverless, Modern Data Stack) pour garantir la scalabilité et la performance des solutions.

• Industrialiser et maintenir les solutions :

  • Appliquer les bonnes pratiques DevOps/MLOps (versioning, tests automatisés, déploiement continu) pour les composants full-stack.

  • Contribuer à la documentation technique (guides d’utilisation, contrats d’interface, spécifications des données échangées).

  • Assurer la maintenabilité et l’évolutivité des applications en suivant les standards de qualité et de sécurité.

• Veille technologique et innovation :

  • Suivre les évolutions des frameworks full-stack (ex : Spring Boot, Node.js, Angular, React) et des outils de visualisation (ex : Power BI, Tableau).

  • Participer à l’innovation dans le domaine de l’IA Générative (ex : intégration de modèles LLM, RAG, fine-tuning) et proposer des améliorations pour les solutions existantes.

• Assurer la qualité et la performance :

  • Implémenter des contrôles techniques et fonctionnels pour fiabiliser les résultats (ex : tests unitaires, tests d’intégration, validation des données).

  • Optimiser les performances des applications (ex : temps de réponse, consommation de ressources) et leur accessibilité pour les utilisateurs finaux.

Profil recherché

• Back-End :

  • Maîtrise des langages et frameworks : Java/Spring Boot, Node.js, Python (pour le traitement des données et l’intégration avec les modèles IA).

  • Expérience dans le développement d’APIs (REST, GraphQL) et des services back-end pour des applications Data & IA.

  • Connaissance des bases de données (SQL, NoSQL) et des pipelines ETL/ELT (ex : IBM DataStage, Talend) pour l’ingestion et la transformation des données.

  • Compréhension des architectures modernes (microservices, serverless, conteneurisation avec Docker/Kubernetes).

• Front-End :

  • Expertise en développement d’interfaces utilisateur avec des frameworks modernes : Angular (prioritaire), React, Bootstrap.

  • Maîtrise des langages : JavaScript/TypeScript, HTML/CSS.

  • Expérience dans la création de tableaux de bord interactifs (ex : intégration avec Power BI, Tableau, Cognos) et de visualisations dynamiques (ex : D3.js, Chart.js).

  • Capacité à intégrer des fonctionnalités d’IA dans les interfaces (ex : assistants conversationnels, recommandations automatisées).

• Data & IA :

  • Connaissance des concepts Data Engineering (pipelines de données, stockage, traitement) et des outils (SQL, Spark, Pandas).

  • Familiarité avec les modèles d’IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning) et leur intégration dans des applications full-stack.

  • Expérience dans le développement de solutions Data-Driven (ex : applications analytiques, outils de décision).

• DevOps/MLOps :

  • Pratique des outils de versioning (Git) et des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI).

  • Connaissance des bonnes pratiques DevOps (automatisation, tests, déploiement continu) et des outils (Docker, Kubernetes, Terraform).

  • Sensibilité aux enjeux MLOps (industrialisation des modèles, monitoring, maintenance).

• Sécurité et Qualité :

  • Respect des standards de sécurité (ex : RGPD, ISO 27001) et des bonnes pratiques de développement (clean code, revues de code).

  • Expérience dans la rédaction de tests (unitaires, d’intégration) et la validation des données.

• Collaboration : Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, IA Engineers, Architectes, DevOps) dans un environnement Agile.

• Communication : Explication claire des solutions techniques aux parties prenantes métiers et techniques.

• Résolution de problèmes : Analyse et résolution des problématiques techniques liées au développement full-stack.

• Adaptabilité : Capacité à s’adapter aux évolutions technologiques et aux besoins métiers changeants.

• Expérience confirmée en développement full-stack pour des applications Data ou IA.

• Participation à des projets Data-Driven ou d’IA Générative (ex : intégration de modèles LLM, développement de PoC ou MVP).

• Connaissance des enjeux métiers liés à la gestion de données massives et à l’automatisation des processus.

• Expérience dans un environnement Cloud (AWS, Azure, Cloud Souverain) est un plus.