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Contexte Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, une équipe dédiée est créée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. La stack technique est basée sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. Missions Créer un premier cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capables de répondre aux besoins et au volume de données

Description de la mission Le Lead Developer intervient sur la conception et le développement de produits digitaux critiques, tout en diffusant une culture d’excellence technique au sein de l’équipe. Missions principales1. Leadership technique & architecture Concevoir et garantir une architecture modulaire (Spring Modulith) Assurer l’isolation des modules et la cohérence des APIs internes Encadrer les choix techniques et accompagner les développeurs 2. Développement backend & frontend Développer des services backend robustes (Java, Spring, Hibernate) Concevoir des interfaces performantes en VueJS Gérer des modèles de données complexes (PostgreSQL, JSONB) 3. Performance & scalabilité Mettre en place et optimiser des mécanismes de cache distribué (Redis) Gérer les problématiques de sérialisation et d’invalidation Assurer la performance globale des applications 4. Qualité & tests Mettre en œuvre des pratiques TDD/BDD Développer des tests unitaires et d’intégration (TestContainers, Wiremock) Garantir la conformité des APIs (OpenAPI) 5. Innovation & IA Intégrer des solutions d’IA générative (Spring AI, Vertex AI) Concevoir des mécanismes de génération de règles métier et d’analyse Participer à l’ingénierie de prompts et à l’intégration applicative Compétences techniques Java (Spring / Spring Modulith) – Expert – Impératif VueJS – Confirmé – Impératif Google Cloud Platform (GCP) – Confirmé – Souhaitable IA Générative (Spring AI, Vertex AI) – Confirmé – Souhaitable Connaissances linguistiques Anglais professionnel – Impératif