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Contexte Notre client est une organisation internationale évoluant dans un environnement à forte composante data, analytique et quantitative. Ses équipes conçoivent et exploitent des solutions permettant de traiter des volumes importants de données, de produire des analyses avancées et d'accompagner des activités de recherche, de modélisation et de simulation. Dans un contexte de modernisation de ses outils internes, notre client souhaite renforcer une équipe dédiée à la conception d'une plateforme de recherche de nouvelle génération, destinée à faciliter le travail d'équipes analytiques et scientifiques sur des environnements de calcul avancés. À propos du rôle Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) logiciel Full Stack Python / Scientific Software Engineer, anglais fluent, pour contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation d'une plateforme de recherche interne. Cette plateforme permettra aux utilisateurs de créer, exécuter et partager des notebooks — par exemple Jupyter ou environnements similaires — tout en masquant la complexité liée à l'accès aux données, à la gestion des environnements techniques et à l'infrastructure de calcul. L'objectif est de conserver la flexibilité appréciée dans les notebooks par les équipes de recherche, tout en rendant ces environnements plus robustes, performants, reproductibles et facilement partageables entre équipes, sans les contraintes opérationnelles associées aux plateformes standards du marché. Il s'agit d'un rôle d'ingénierie opérationnel, à l'intersection du calcul scientifique, des outils de recherche, de la data engineering et du développement logiciel de niveau production. Vos responsabilités Vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des workflows de recherche centrés sur les notebooks, permettant à des analystes, chercheurs ou experts quantitatifs d'exécuter et de partager leurs travaux de calcul de manière sécurisée et reproductible. Développer des services backend en Python pour prendre en charge l'exécution des notebooks, l'annotation, les commentaires, le versioning, les sorties de simulation ainsi que la traçabilité des données. Concevoir des processus, services et API permettant aux utilisateurs de parcourir, découvrir, lancer, partager et réutiliser des artefacts de recherche au sein d'une communauté d'utilisateurs internes. Travailler en étroite collaboration avec des équipes de recherche, d'analyse ou de modélisation afin de comprendre leurs usages, leurs besoins de simulation, leurs contraintes opérationnelles et leurs exigences en matière de données. Abstraire la complexité de l'accès aux données — jeux de données volumineux, données versionnées, flux propriétaires ou sources multiples — afin que les notebooks restent simples à utiliser, portables et performants. Contribuer à faire le lien entre le code exploratoire produit dans un cadre de recherche et des solutions logicielles robustes, maintenables et adaptées à un environnement de production. Participer aux décisions d'architecture relatives aux environnements d'exécution, au sandboxing, à la scalabilité, à la reproductibilité et à la sécurité des traitements. Promouvoir de bonnes pratiques d'ingénierie logicielle, tout en tenant compte de la nature itérative et expérimentale des travaux de recherche.
