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Sur l’un des produits digitaux Marketing, nous recherchons un Lead Developer avec une prédominance Front-end et une expertise en paramétrage d’outils CMS, notamment Contentful et des outils de "glue". Le produit sur lequel le candidat interviendra est lié au domaine de l’omnicanal et du marketing client, incluant les bornes de jeu en magasin et en ligne, banière des cookies et d'autres projets a venir. Le Lead Developer devra être capable de garantir la qualité de ses développements et de ceux des autres développeurs (tests unitaires, Sonar, code reviews). Il devra également avoir une approche produit (PO) pour accompagner les équipes métier dans le paramétrage des outils internes et des outils du groupe. Il jouera également un rôle de Release Manager, en compilant les éléments développés par lui-même et par les autres développeurs afin de livrer une version utile et stable au métier. Une bonne autonomie est attendue.

Contexte Mission d’étude au bénéfice d’un client (organisation de presse – anonymisée), sans prestation de développement à ce stade. Coordination avec la DSI en charge des métadonnées. Échanges préalables déjà tenus ; la présente fiche formalise le périmètre à présenter avant contractualisation. Interlocuteurs et coordination Côté client : DSI en charge des métadonnées. Demande associée : partage des coordonnées des personnes clés côté prestataire pour une présentation du périmètre de mission avant formalisation. Objectif de planification Cible de chiffrage : avant Noël. Démarrage envisagé : début 2026, sous réserve de validation par la DSI. Objectifs « high level » de la mission (phase initiale) Analyse concurrentielle des métadonnées : comparaison [Client – organisation de presse] vs Reuters, AP, et autres acteurs à déterminer. Analyse des besoins clients en metadata dans leurs systèmes CMS / DAM / MAM, avec un focus spécifique sur les usages « AI‑friendly ». Recommandations d’actions. Description détaillée du besoin 1) Analyse concurrentielle des métadonnées Construire une grille de comparaison couvrant : modèles de métadonnées (schéma, champs obligatoires/optionnels), taxonomies/ontologies, politiques de nommage, qualité/complétude, mécanismes d’identifiants, historisation/versioning, exposition via APIs, et modalités de licence/usage. Cadrer les sources publiques et matériaux accessibles des acteurs ciblés (Reuters, AP, autres à confirmer) et expliciter les limites éventuelles. Évaluer l’alignement/déviations du [Client – organisation de presse] par rapport aux pratiques observées, avec exemples représentatifs. 2) Besoins clients metadata dans CMS / DAM / MAM Conduire des entretiens structurés avec un panel représentatif de clients/intégrateurs (rôles : équipes CMS, responsables DAM/MAM, data/AI) pour cartographier les besoins par parcours : ingest → édition → publication → réutilisation. Identifier les champs et structures « AI‑friendly » prioritaires (désambiguïsation, liens entité‑événement, timestamps normalisés, droits/licensing, source, provenance) et les contraintes d’ingestion/export (formats, payloads, latence, webhooks). Formaliser les attentes d’intégration : modèles d’API (REST/GraphQL), filtres, pagination, recherche/facettes, webhooks, documentation attendue, exemples de réponses, politiques de versioning et SLA de fraîcheur/qualité. 3) Recommandations d’actions Produire des options de convergence par paliers (quick wins vs chantiers structurants), avec impacts estimés sur qualité des métadonnées, réutilisabilité, et compatibilité IA. Proposer une trajectoire de normalisation (champ par champ / structure par structure), des règles de gouvernance (dictionnaire, contrôles automatiques, métriques de complétude), et les prérequis organisationnels. Préparer le chiffrage et les hypothèses associées, adaptés à la cible « avant Noël » pour décision de lancement début 2026. Périmètre de la phase initiale Cadrage et restitution du périmètre aux parties prenantes identifiées par la DSI Metadata. Prise en compte des échanges précédents comme base de travail. Inclusion des trois volets listés dans les objectifs « high level ». Hypothèses et dépendances Validation interne DSI nécessaire pour enclencher un démarrage début 2026. Identification et disponibilité des personnes clés côté prestataire et côté [Client – organisation de presse] pour la présentation de cadrage. Livrables attendus (alignés sur les objectifs « high level ») Restitution d’analyse concurrentielle métadonnées [Client – organisation de presse] vs acteurs cités. Synthèse des besoins clients metadata dans CMS / DAM / MAM, avec attention aux usages « AI‑friendly ». Recommandations d’actions.

Objectif de la mission Intervenir en tant que Tech Lead Fullstack au sein d’une équipe produit agile afin de piloter techniquement le développement, garantir la qualité du code et accompagner la montée en compétences d’un développeur junior. 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) Frontend Next.js (confirmé à expert) TypeScript CSS Backend / Stack associée CMS headless : Strapi Hébergement frontend : Vercel Hébergement backend : Heroku Outils & écosystème GitHub (CI/CD) Sentry (monitoring) Sonar (qualité de code) Snyk (sécurité applicative) Algolia (moteur de recherche) Figma (collaboration design) Mailchimp (mailing) Notion (backlog et documentation) 👥 Missions et responsabilités Encadrement opérationnel d’un développeur junior : Respect des bonnes pratiques Revue de code Accompagnement et montée en compétences Réalisation de POC (Proof of Concept) et veille technologique Animation et coordination de l’équipe technique Collaboration étroite avec la Product Manager et l’ UX : Priorisation du backlog Chiffrage des tâches Contribution active à l’amélioration continue des pratiques techniques Participation aux décisions techniques dans un cadre agile à cycles courts 🧠 Compétences comportementales attendues Leadership technique et pédagogie Esprit d’innovation et curiosité technologique Capacité à évoluer dans un environnement agile “test & learn” Autonomie, rigueur et sens des responsabilités Bon esprit d’équipe et communication fluide