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Je recherche un Full Stack Engineer passionné par le Computational Design, les technologies 3D et l'Intelligence Artificielle pour rejoindre une équipe R&D travaillant sur des projets innovants à la croisée du design, de la simulation et de l'IA. 🎯 Vos missions : Concevoir et développer des plateformes Full Stack dédiées au Computational Design. Développer des APIs performantes avec Python / FastAPI. Concevoir des interfaces web modernes avec React ou Vue.js. Intégrer des modèles d'IA et de Machine Learning dans des applications de production. Manipuler et structurer des données 3D, géométries et workflows de simulation. Participer au déploiement Cloud, Docker et aux pipelines CI/CD. Collaborer avec des designers, chercheurs IA et ingénieurs dans un environnement d'innovation.

Nous recherchons un Développeur Full Stack orienté IA pour intervenir au sein d’une équipe innovation travaillant sur des sujets de computational design , d’ intelligence artificielle , de simulation , de visualisation 3D et de plateformes applicatives avancées. La mission consiste à concevoir, développer et industrialiser des workflows et plateformes full stack intégrant des modèles IA/ML, des données 3D et des interfaces web de visualisation. Le consultant participera à la création de solutions innovantes, scalables et robustes, en collaboration avec des profils pluridisciplinaires tels que des designers, chercheurs IA et ingénieurs. Les principales responsabilités incluent : Développer des applications backend et des APIs pour des workflows IA et computational design Concevoir des interfaces frontend de visualisation web Intégrer des modèles IA/ML dans des services applicatifs backend et frontend Structurer, gérer et exploiter des données 3D ainsi que les datasets associés Participer au déploiement des applications via Docker et infrastructures cloud Contribuer à la mise en place et à l’amélioration des pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes design, recherche IA et ingénierie Participer à l’industrialisation, la performance et la scalabilité des solutions développées

Contexte Nous recherchons pour un de nos clients un Full Stack Engineer pour rejoindre son équipe Computational Design. L’équipe développe des workflows et plateformes innovantes autour de l’IA, de la simulation, de la visualisation 3D et du design computationnel. Objectifs de la mission - Développer des plateformes et workflows full stack pour les applications Computational Design - Intégrer des modèles IA/ML dans des applications backend et frontend - Concevoir des interfaces et services autour de données 3D, simulations et workflows IA - Participer à l’industrialisation et à la scalabilité des solutions Tâches et responsabilités - Développement backend et APIs pour applications IA et computational design - Développement frontend d’interfaces web de visualisation - Gestion et structuration des données 3D et datasets associés - Intégration de modèles IA/ML dans les services applicatifs - Déploiement des applications via Docker et infrastructures cloud - Contribution aux pipelines CI/CD - Collaboration avec designers, chercheurs IA et ingénieurs Compétences requises - Expérience full stack confirmée (3+ ans) - FastAPI, Uvicorn, PostgreSQL - React, Vue ou équivalent - Python, PyTorch, Numpy, Pandas, Scikit-Learn - Docker, APIs HTTP, CI/CD - Intérêt pour les workflows 3D et computational design - Bonus : Trimesh, PyVista, Blender, Rhino, Grasshopper. Profil recherché - Ingénieur Full Stack avec exposition IA ou 3D appréciée - Capacité à évoluer dans un environnement innovation / R&D - Anglais professionnel obligatoire Modalités - Durée : 6 mois - Démarrage : ASAP - Localisation : Paris ou remote - Télétravail : très flexible (~1 semaine par mois au bureau) - Langue : anglais - Process : portfolio review + entretiens équipe / management

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/10/2026 Localisation : Paris Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 660 € Descriptif de la Mission Au sein des équipes Data, vous interviendrez sur la conception, le développement, la gouvernance et l'optimisation de nos plateformes de données. Vos activités principales s'articuleront autour de quatre grands piliers : 1. Développement & Architecture Data Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Databricks ( PySpark , Spark SQL , Delta Live Tables ). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake . Industrialiser et orchestrer les workflows ETL/ELT à l'aide de Databricks Workflows . 2. Gestion et Administration de la Plateforme Databricks Administrer l’espace de travail (gestion des workspaces, configuration des clusters, gestion des permissions). Assurer l'optimisation des coûts (finops) via la configuration fine, l’autoscaling et le monitoring des clusters. Implémenter et faire respecter les bonnes pratiques de sécurité ( Unity Catalog , gestion des accès, lineage de la donnée). 3. Gouvernance & Qualité des Données Mettre en place des mécanismes stricts de qualité et de validation des données ( expectations , tests automatisés). Documenter rigoureusement les modèles et les flux sur la plateforme. Garantir la fiabilité, la cohérence et la fraîcheur des données mises à disposition. 4. Collaboration & Support Collaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Accompagner et former les utilisateurs clés dans l’adoption et la prise en main de l'écosystème Databricks. Participer activement aux revues de code, à la standardisation et au partage des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences RequisesTechniques (Incontournables) : Développement : Excellente maîtrise de PySpark ou Spark SQL . Écosystème : Forte expérience pratique avec Databricks (pipelines, clusters, notebooks, Unity Catalog). Architecture : Solides connaissances des architectures Lakehouse , du data modeling, des concepts ETL/ELT et des stratégies d'ingestion (batch & streaming). Cloud : Connaissance approfondie d’au moins un des principaux fournisseurs cloud ( Azure , AWS ou GCP ). DevOps : Maîtrise de Git et des pratiques de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, etc.). Souhaitées (Un plus) : Connaissances en MLflow , orchestration de modèles et pratiques MLOps . Notions avancées en DataOps , cost optimization (FinOps) et outils de monitoring. Expérience dans l’exploitation d’APIs et l'ingestion de données en temps réel (ex: Kafka ).