Dans le cadre du développement d'une Factory dédiée à la conception de solutions innovantes autour de la Data et de l'IA, nous recherchons un(e) Tech Lead Full Stack / Lead Engineer. Cette entité rassemble des experts en architecture, développement logiciel, cloud et IA afin de concevoir des produits robustes, scalables et sécurisés répondant à des enjeux stratégiques de la Défense Nationale. Vous évoluerez dans un environnement d'excellence technique où l'architecture logicielle, la qualité de code, l'industrialisation et l'accompagnement des équipes occupent une place centrale. | Vos missions | \- Concevoir et faire évoluer les architectures applicatives. \- Participer aux développements Full Stack des solutions. \- Définir les standards techniques et les bonnes pratiques. \- Accompagner les développeurs dans leur montée en compétence. \- Garantir la qualité des développements, des tests et de l'intégration continue. \- Contribuer aux sujets DevOps, sécurité et observabilité. \- Participer à l'amélioration continue des processus d'ingénierie. | Contraintes spécifiques | Ce poste nécessitera une habilitation au secret de la Défense Nationale délivrée par les autorités compétentes (DGSI) | Environnement technique | \- Front-End : React / Angular / Vue.js \- Back-End : Python / Java / Node.js \- Cloud & DevOps : Kubernetes / Terraform / Ansible / GitLab CI / GitHub Actions / Infrastructure as Code \- Qualité & Sécurité : API REST / GraphQL / TDD / BDD / DDD / OWASP / DevSecOps \- Observabilité : Prometheus / Grafana / ELK Stack
Nous recherchons un Ingénieur Industrialisation / DevSecOps spécialisé dans l'automatisation et la fiabilisation des chaînes de déploiement. Il devra maîtriser GitLab CI/CD, Git, Bash/Python, ainsi que Terraform et Ansible pour l'Infrastructure as Code. Une bonne maîtrise de Linux/Windows, Docker et Kubernetes/OpenShift est attendue, avec une sensibilité forte aux enjeux de sécurité. L'intégration d'outils comme SonarQube, Checkmarx, Vault ou KMS constitue un réel plus. . . . . .
Vos missions Concevoir et développer des interfaces front-end performantes en Vue 3, en s'appuyant sur un Design System interne. Contribuer activement aux développements back-end en Java au sein d'une architecture moderne (micro-fronts / micro-services). Gérer l'évolution et la maintenance de fonctionnalités à forte valeur ajoutée dans un contexte applicatif critique. Exploiter Elasticsearch pour répondre aux besoins pointus de recherche, d'indexation et d'optimisation des performances. Garantir la qualité des livrables via l'intégration continue et les déploiements automatisés (GitLab CI/CD) en méthodologie Agile. Votre profil Vous justifiez d'une forte expertise Front-end (Vue 3) et de solides compétences Back-end (Java). Vous possédez un niveau confirmé sur Elasticsearch. Vous êtes parfaitement à l'aise dans la manipulation d'architectures distribuées et d'environnements industrialisés. Vous êtes reconnu(e) pour votre excellent esprit d'équipe, votre autonomie et votre culture du delivery.
Sous la direction de l'Agentic AI Lead et du Head of IT Transformation, vous portez la stratégie « AI for Engineering » : définir les usages des assistants IA au codage, les bonnes pratiques, les conventions et la gouvernance commune à l'ensemble des équipes. Vous standardisez et industrialisez l'IA agentique au sein de l'organisation, concevez des agents spécialisés et accompagnez leur adoption dans plus de 20 équipes de développement (documentation, formation, coaching, suivi des KPIs). PÉRIMÈTRE & MISSIONS PRINCIPALES 1 · Stratégie & gouvernance « AI for Engineering » Mettre en œuvre la stratégie « AI for Engineering » : usages des assistants IA au codage, bonnes pratiques, conventions et gouvernance commune à toutes les équipes 2 · Standardisation & industrialisation de l'IA agentique Standardiser et industrialiser l'IA agentique : configurations AWS Kiro (agents, steerings, skills, MCP…), guidelines d'implémentation des LLM et des frameworks agentiques Évaluer, déployer et opérer les plateformes agentiques (AWS Bedrock, GitLab Duo…) Concevoir des agents spécialisés : remédiation de CVE, revue de code, tests, documentation, migration, incidents 3 · Intégration dans les workflows & adoption Intégrer les agents dans les workflows existants : pipelines CI/CD (GitLab CI) et outillage des équipes développement, QA et DevOps Accompagner l'adoption dans les 20+ équipes : documentation, formations, coaching Suivre les KPIs d'usage et d'impact
Informations mission Entité : Digital Factory Référentiel Site : Massy Présence sur site : 3 jours par semaine Télétravail : 2 jours par semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 19/10/2027 Description and Location La Digital Factory Référentiel de Carrefour pilote la transformation des données de référence (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle France et Groupe. Elle vise à unifier et fiabiliser les référentiels, moderniser les architectures Data et sortir du mainframe BCP tout en assurant la continuité des usages métiers critiques. Projet : Cockpit Data Référentiel Objectif : Définir les KPI de suivi de performance de la Direction Référentiel, produire les supports de décision pour la Direction et porter le modèle d'explicabilité de la performance. Principales missions : Définir les KPI de performance de la Direction. Réaliser des analyses End-to-End des chaînes de Run. Produire et maintenir des dashboards décisionnels performants. Exploiter et challenger les métiers à partir des indicateurs produits. Garantir la fiabilité, la précision et la disponibilité des données. Identifier les axes d'amélioration des processus métiers et techniques. Compétences clés : SQL avancé. BigQuery. Looker Studio / Looker. Construction et optimisation de dashboards. Modélisation et gestion de données. Conception de pipelines Data. Analyse de données et pilotage par KPI. Compétences appréciées : Python (Pandas, NumPy, PySpark). DevOps. Git / GitLab CI. Data Lake / Data Warehouse. PostgreSQL, MongoDB. Environnements Cloud GCP ou Azure. Méthodologies Agile Scrum.
