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Une administration centrale régalienne engage un projet stratégique de modernisation d'applications critiques à fort impact national, avec de fortes exigences de sécurité, qualité et industrialisation des développements. Dans ce cadre, nous recherchons un Tech Lead Full Stack JAVA / REACT pour assurer le leadership technique hands-on au sein d'équipes agiles, garantir la qualité du code et accompagner la montée en compétence des développeurs. Rôle et responsabilités Vous interviendrez comme référent technique opérationnel et serez notamment responsable de : · Le leadership technique : cadrage des orientations techniques, définition des standards de développement, choix des patterns d'architecture et arbitrages techniques stratégiques. · La contribution active au code (60 %) sur les fonctionnalités complexes et critiques, tant front-end (React/TypeScript) que back-end (Java/Spring). · Le pilotage de la qualité logicielle : revues de code systématiques, promotion du clean code, définition et suivi de la stratégie de tests (unitaires, intégration, charge). · La mise en place et le maintien des chaînes CI/CD : automatisation des builds, tests et déploiements (GitLab CI/CD), containerisation (Docker) et orchestration (Kubernetes selon périmètre). · L'accompagnement et la montée en compétence des développeurs juniors et confirmés : mentorat technique, transfert de connaissance, animation d'ateliers techniques. · La coordination technique avec les parties prenantes projet (MOE, OPS, Product Owners, architectes SI). · Le respect des normes de sécurité, performance et qualité logicielle dans un environnement sensible et fortement normé. · La veille technologique et la proposition d'amélioration continue des pratiques de développement (craftsmanship, TDD). Compétences techniques attendues · Front-end : React (TypeScript fortement apprécié), hooks, state management (Redux, Context API). · Back-end : Java 8+ (idéalement Java 11/17), Spring Boot, Spring MVC, Spring Data, Spring Security, Hibernate. · BDD : PostgreSQL (modélisation, optimisation, requêtes complexes). · DevOps : GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes, infrastructure as code (Terraform/Ansible appréciés). · Environnement : Cloud (AWS, Azure, OVH Cloud), environnements conteneurisés. · Qualité : SonarQube, analyse de code, stratégie de tests automatisés. · Sécurité : OWASP Top 10, sécurisation des API, gestion des authentifications/autorisations, conformité RGPD. Méthodologie : Agile (Scrum/Kanban), Jira, Git (GitFlow), craftsmanship, TDD/BDD appréciés.

Le pôle est composé d'une vingtaine de personnes dont une majorité de Deep Learning Scientists. Pour produire les détecteurs, l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : Une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. Une stack d'outils spécifiques à la ligne de produit IMINT, développée par l'équipe elle-même. La mission sera d'une durée minimale de 3 mois. La personne travaillera en binôme avec un MLEng de l'équipe. Disposer d'une habilitation défense est un plus pour la mission. La capacité à venir sur le site parisien 2 jours par semaine est aussi un plus. Mission Assurer la maintenance de la stack d'outils de l'équipe et notamment : Participer à rendre les algorithmes IA compatibles d'architecture GPU Blackwell Mettre à jour les dépendances de la codebase (Python, CUDA) Participer au développement de nos outils de MLOps en général Et aussi : Mettre en place les processus permettant une maintenance pro-active et continue de la codebase Participer à la montée en compétence des data scientists de l'équipe sur leur compétence SW Participer à la mise en place de notre stack environnement classifié Stack technique Python (3.10+), PyTorch et TensorFlow pour nos frameworks de deep learning PostgreSQL (PostGIS) pour la gestion de nos bases de données, Airflow, des dockers orchestrés par Nomad de Hashicorp Environnements DevOps utilisant principalement Ansible, Terraform pour l'automatisation et la suite Prometheus / Grafana pour le monitoring Cloud multi-fournisseurs (AWS & OVH) et environnement de développement classifié on-premise Compétences requises Une formation en Software Engineering, en apprentissage automatique, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire Au moins 5 ans d'expérience en développement back-end en Python et / ou en ML engineering Techniquement : D'une très bonne connaissance de Python D'une expérience en MLOps et d'une connaissance de TensorFlow, PyTorch, CUDA Une connaissance de la manipulation de données géospatiales est un plus En terme de soft skills : Vous êtes pédagogue et aimez coacher vos collègues pour aider les Deep Learning Scientists