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Contexte Objectif : Fournir une solution technique concrète et reproductible permettant la migration de la plateforme de traitement des paiements NetPay vers l'écosystème de paiement cible, tout en respectant les exigences indiennes en matière de localisation des données, de performance et de conformité réglementaire. Extension du périmètre : La solution doit être suffisamment générique pour être réutilisée lors de futures migrations d'autres applications de paiement legacy vers cette plateforme cible (ou des plateformes cibles analogues). Objectifs de l'étude : Analyser l'architecture actuelle de NetPay (serveurs, BDD, MQ, système de fichiers, APIs, flux de données) → Inventaire complet, schémas annotés, liste des écarts. Cartographier l'architecture cible (micro-services, Kafka/APIGEE, réplication BDD, NAS, sécurité) → Schéma détaillé du paysage cible. Définir un modèle de migration (localisation des données, orchestration, bascule, rollback) → Workflow de migration de bout en bout (haut niveau & détaillé). Produire un blueprint technique réutilisable applicable à des projets similaires de type legacy-vers-cible → Document blueprint + catalogue de composants réutilisables. Identifier la charge, les ressources et les risques pour un déploiement en production → Matrice d'estimation de charge, registre des risques, plan de mitigation. Rôle : Piloter la livraison de l'étude, coordonner avec les deux sites, assurer une communication exclusivement en anglais. Missions Apport d’expertise autour de la pratique Agile et approche Scrum en assurant la compréhension, l'adhésion et la mise en œuvre de la pratique par l’équipe projet afin de maximiser le résultat du projet. Gestion de l'utilisation appropriée et de l'application de la méthode Agile. Gestion des interactions entre l'équipe projet et les intervenants liés au projet. Veille au respect des principes agiles et scrum (planification des Sprint, définition de la durée des itérations, revues quotidiennes…). Organisation et animation des cérémonies (modalités et ordre du jour des cérémonies scrum…). Assistance à l’équipe projet lors des livraisons, des revues d’avancement (DoD), des Sprint Backlog… Suivi des KPI Scrum. Outils & Environnement Compétences en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public. Connaissances dans le développement d'applications Open. Maîtrise du scripting. Maîtrise de l'ordonnancement (Schedulers). Connaissance des pratiques Agile et DevOps. Connaissance de l'intégration continue (Continuous Integration) : outil de gestion de version, référentiel du code source (GitLab, Bitbucket, ...), référentiel binaire (Nexus, Artifactory, ...), orchestration (Jenkins, ...). Connaissance de la livraison continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d'environnement, déploiement, infrastructure as code (Ansible, Puppet, Chef). Capacité à intégrer et promouvoir les services mettant en œuvre les pratiques DevOps. Capacité à travailler dans un environnement complexe. Capacité à travailler en équipe Agile.

🎯 Rôle Tu rejoins l’équipe pour prendre un rôle clé dans la construction des systèmes IA du produit. L’objectif n’est pas de piloter de loin, mais de mettre les mains dans l’architecture, le code, les pipelines et la mise en production . À terme, tu pourras prendre davantage de responsabilités sur la structuration technique de l’équipe IA. 🧠 Missions Architecture & développement IA Concevoir et développer des pipelines IA / GenAI robustes Travailler sur des sujets RAG, agents, orchestration LLM Structurer la donnée, le contexte et les workflows IA Participer aux choix d’architecture technique Industrialisation Transformer des POC en systèmes fiables en production Mettre en place du monitoring, des tests et des évaluations Optimiser performance, latence et coûts Construire des systèmes maintenables et scalables Montée en leadership Contribuer aux standards techniques Challenger les choix d’architecture Accompagner progressivement d’autres profils techniques Participer à la structuration du futur pôle IA 🛠️ Stack & environnement Pas de stack imposée, mais un environnement autour de : Python Data pipelines / APIs / backend LLM, RAG, agents, orchestration Docker, CI/CD Cloud AWS ou GCP Monitoring / observabilité Bases vectorielles ou moteurs de recherche sémantique