Tech Lead Fullstack & ai Engineer H/F

Ecocea
Inconnu, France
3 months ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
7 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Java (Programming Language) Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Cloud Engineering Software Quality Code Review Continuous Integration Node.Js Software Engineering Delivery Pipeline Large Language Models Technical Debt
+9 more
Generative AI AngularJS Kubernetes Graphql Api Design Restful APIs Devsecops Docker Microservices

Job description

Audit de code et feuille de route associĂ©e : rapports d’analyse de la dette technique, plans d’action pour la modernisation du patrimoine applicatif et prĂ©conisations d’évolution de l’architecture microservices.

  • Socle d’intĂ©gration IA & Ă©cosystĂšme agentique : spĂ©cifications et implĂ©mentation de services de connexion IA, serveurs MCP (Model Context Protocol), Tools / Skills, system prompts et intercepteurs de cycle de vie (hooks).
  • Architecture d’intĂ©gration d’API & GraphQL : conception et mise Ă  jour des schĂ©mas d’API, dĂ©finition de la stratĂ©gie de fĂ©dĂ©ration d’API (GraphQL subgraphs / gateways), et gestion d’états asynchrones complexes.
  • Modernisation DevSecOps & orchestration : optimisation des pipelines CI/CD, sĂ©curitĂ© applicative et gestion des configurations de conteneurisation (Docker) et d’orchestration (Kubernetes / manifests Helm).
  • DĂ©veloppements de rĂ©fĂ©rence : code propre, documentĂ© et testĂ© (Java/NodeJS/Angular) rĂ©pondant aux problĂ©matiques d’intĂ©gration et d’implĂ©mentation les plus complexes.
  • Normes de dĂ©veloppement & veille : mise Ă  jour du socle de bonnes pratiques (Golden Rules) et livrables de restitution de veille technologique.

Prestations attendues

  • Évolution d’architecture & systĂšmes cognitifs : cadrer et formaliser les prĂ©conisations d’évolutions de l’architecture microservices, des passerelles d’API REST/GraphQL et des intĂ©grations d’architectures agentiques multi-agents.
  • IngĂ©nierie de l’IA gĂ©nĂ©rative : concevoir, implĂ©menter et optimiser des workflows d’agents autonomes Ă  l’aide de protocoles d’échange standardisĂ©s (MCP), de compĂ©tences (skills), d’ingĂ©nierie de prompts et d’intercepteurs (execution hooks).
  • Industrialisation DevSecOps & Cloud Native : contribuer activement Ă  l’industrialisation, Ă  l’automatisation et Ă  la mise Ă  l’échelle des processus DevSecOps en concevant et optimisant les configurations Docker, Kubernetes et Helm.
  • Revues de code, API Design & refactoring : rĂ©aliser des revues de code systĂ©matiques sur les briques Java, NodeJS et Angular, et concevoir les contrats d’interface GraphQL et REST.
  • DĂ©veloppement technique complexe : prendre en charge le prototypage (POC) et le dĂ©veloppement des sujets techniques, d’intĂ©gration (fĂ©dĂ©ration GraphQL / middlewares NodeJS) ou d’IA les plus sensibles.
  • Mentoring & accompagnement : accompagner au quotidien les Lead DĂ©veloppeurs de la plateforme dans l’adoption des meilleures pratiques de conception, de codage, de dĂ©ploiement et de dĂ©veloppement d’applications conteneurisĂ©es.
  • Animation technique : assurer une veille technologique constante et animer activement la communautĂ© interne des dĂ©veloppeurs.

Requirements

Profil recherchĂ©Au moins 7 ans d’expĂ©rience en dĂ©veloppement Fullstack, dont une expĂ©rience en tant que Tech Lead.Excellente maĂźtrise de Java, Node.js, Angular, GraphQL et des architectures microservices.Solide expĂ©rience des pratiques DevSecOps (Docker, Kubernetes, Helm, CI/CD).Connaissances des technologies d’IA gĂ©nĂ©rative (LLM, MCP, prompt engineering, agents IA) apprĂ©ciĂ©es.MaĂźtrise des revues de code, de la qualitĂ© logicielle et des bonnes pratiques d’architecture.Leadership technique, autonomie, esprit d’analyse et capacitĂ© Ă  accompagner les Ă©quipes., * Au moins 7 ans d’expĂ©rience en dĂ©veloppement Fullstack, dont une expĂ©rience en tant que Tech Lead.

  • Excellente maĂźtrise de Java, Node.js, Angular, GraphQL et des architectures microservices.
  • Solide expĂ©rience des pratiques DevSecOps (Docker, Kubernetes, Helm, CI/CD).
  • Connaissances des technologies d’IA gĂ©nĂ©rative (LLM, MCP, prompt engineering, agents IA) apprĂ©ciĂ©es.
  • MaĂźtrise des revues de code, de la qualitĂ© logicielle et des bonnes pratiques d’architecture.
  • Leadership technique, autonomie, esprit d’analyse et capacitĂ© Ă  accompagner les Ă©quipes.

EUR

Management d’équipe Intelligence artificielle API REST Veille technologique Angular Kubernetes Node.js Autonomie Java Docker Esprit d’analyse

Benefits & conditions

Taux journalier :Salaire selon profil

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