Software Engineer Mid-Level (Python & AI)

A propos du poste

Rejoignez une équipe d'ingénierie à haute performance où l'innovation et l'apprentissage rapide sont au cœur de notre ADN. Dans un environnement favorisant l'expérimentation et la sécurité psychologique, vous jouerez un rôle clé dans la création d'une nouvelle équipe, en contribuant dès le premier jour à définir nos processus de collaboration et de livraison.

Missions principales

• Concevoir, développer et maintenir des services évolutifs en Python (FastAPI) hébergés sur AWS.
• Intégrer des services avancés basés sur l'IA (LLM, bases de données vectorielles, modèles ML) pour enrichir nos produits.
• Traduire les besoins métier et techniques en solutions architecturales robustes et prêtes pour la production.
• Gérer l'infrastructure en tant que code (IaC) via AWS CDK et assurer l'observabilité du système (CloudWatch, X-Ray).
• Développer et optimiser des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps) pour garantir une livraison continue de haute qualité.
• Collaborer étroitement avec les équipes Produit, IA, Plateforme et Données.

Profil recherché

• Ingénieur logiciel de niveau intermédiaire avec une forte capacité d'autonomie et de prise de responsabilité de bout en bout.
• Adepte de la culture "Build fast, build well" : capacité à itérer rapidement tout en garantissant la qualité.
• Esprit analytique capable de résoudre des problèmes complexes sans processus superflus.
• Capacité à travailler dans un environnement agile privilégiant la communication directe et la transparence.

Competences requises

• Maîtrise de Python et du framework FastAPI.
• Solide expertise en développement .NET.
• Expérience avec l'écosystème AWS (CDK, CloudWatch, X-Ray).
• Connaissance des technologies d'IA (LLM, Vector Databases).
• Maîtrise des pratiques DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code).
• Excellence en tests (unitaires, intégration, contrat) et revues de code.

Ce que nous offrons

• Mode de travail hybride (3 jours au bureau, 2 jours à domicile).
• Environnement de travail axé sur l'amélioration continue et la protection du temps de concentration.
• Culture de l'apprentissage rapide et de l'expérimentation.