Responsabilités
- Intégrer des technologies d'intelligence artificielle, notamment des assistants de développement et des outils d'automatisation, pour renforcer l'efficacité des équipes et enrichir les fonctionnalités logicielles.
- Analyser le code actuel afin de détecter les dettes techniques et proposer un plan de refactoring progressif compatible avec les objectifs produit.
- Accompagner la définition des parcours utilisateurs, des règles métier et des spécifications fonctionnelles en travaillant avec les responsables produit, les experts métiers et les contrôleurs de gestion.
- Concevoir une architecture logicielle évolutive, modulaire et facile à maintenir, adaptée à une équipe mixte composée de développeurs juniors et d'assistants IA.
- Valider ou sélectionner une stack technique réaliste, évolutive et facile à recruter, incluant Python, Node.js, React, PostgreSQL, API REST, Docker, et conforme aux standards internes.
- Maîtriser les modèles de données, les règles de calcul et les systèmes de traçabilité pour assurer la fiabilité, l'auditabilité et la reproductibilité des indicateurs financiers.
- Mettre en place un flux de développement structuré sur GitHub ou Azure DevOps, incluant la gestion des branches, les pull requests, les validations, les pipelines CI/CD et les stratégies de déploiement.
- Assurer la qualité du code via des revues rigoureuses, des tests automatisés et l'application de conventions de développement partagées.
- Convertir les parcours utilisateurs et règles métier en suites de tests automatisés couvrant les fonctionnalités clés : unitaires, d'intégration, end-to-end, de non-régression et jeux de données de référence.
- Établir les principes de sécurité applicative : authentification, gestion fine des rôles et habilitations, protection des données sensibles et journalisation des actions critiques.
- Collaborer avec les équipes IT pour définir la cible de déploiement (Docker, Kubernetes ou autre plateforme approuvée) et la stratégie DevOps associée, en s'appuyant sur les outils existants comme Azure DevOps.
- Déployer des mécanismes d'observabilité complets : collecte de logs, métriques, traces, alertes, tableaux de bord, procédures d'escalade et suivi des indicateurs de performance (SLI/SLO).
