Software Engineer

Descriptif du post

Nous recherchons un·e Ingénieur·e Backend à forte expertise Python pour rejoindre l’équipe d’ingénierie Decision Intelligence (DI) de Bamboo Rose

Avec l'aide de l'IA (approche ADLC), vous jouerez un rôle moteur dans les décisions d’architecture, garantirez la performance et la fiabilité des systèmes backend, et interviendrez directement sur des problématiques d’ingénierie complexes. Le tout avec un focus fort sur

• La mise au point d'interface manipulables par des IA (MCP, API, ...
• l’interopérabilité entre plateformes
• et la gestion du multi-tenant à l’échelle

Vos missions

Développement Backend & plateforme DI

• Concevoir, développer et déployer des services backend performants et scalables en Python, supportant les capacités Decision Intelligence consommées par les modules Trace, Plan et Create.
• Concevoir et maintenir les couches d’intégration et les contrats entre les composants DI (Search, MDL, Document Hub…) et les workflows legacy Plan & Create.
• Collaborer étroitement avec les équipes Produit et Engineering pour définir et livrer des interfaces robustes, facilitant l’intégration entre les services DI et la plateforme Bamboo Rose.

Architecture & décisions techniques

• Jouer un rôle moteur dans les décisions d’architecture et piloter les discussions de design technique.
• Proposer des approches adaptées basées sur des architectures microservices, des patterns event-driven et des architectures orientées dats.

Data, performance & fiabilite

• Optimiser les interactions avec PostgreSQL sur des volumes de données massifs, en garantissant l’intégrité des données et la performance des requêtes, dans le respect des principes de la Meta Data Layer (MDL).
• Être force de proposition et garant des bonnes pratiques en matière de sécurité, fiabilité, qualité de code et maintenabilité, dans un contexte plateforme multi-produits.

Qualité, delivery & opérations

• Réaliser des revues de code et promouvoir des standards d’ingénierie élevés, avec une attention particulière à la maintenabilité et à l’évolution long terme de la plateforme.
• Améliorer les pipelines CI/CD, les stratégies de test et les outils de monitoring afin d’assurer des déploiements fiables de services backend critiques et data-intensifs.

IA, collaboration & méthodes

• Tirer parti d’outils IA / agentiques pour accélérer le développement et améliorer la qualité logicielle.
• Collaborer avec des équipes DI, Produit et Engineering, y compris dans des contextes impliquant des produits legacy.

Profil recherche

Expérience & contexte

• 5+ ans d’expérience professionnelle en développement logiciel, dont au moins 4 ans en backend dans un environnement SaaS, idéalement sur des plateformes ou des systèmes fortement orientés data.
• Expérience en équipes Agile, pluridisciplinaires, incluant la collaboration avec des équipes travaillant sur des produits legacy.
• Maîtrise de l’anglais obligatoire, à l’oral comme à l’écrit, dans un contexte de collaboration internationale et de documentation technique.

Compétences backend & architecture

• Experience avec le ADLC / Agentic Driven Development
• Solide compréhension des systèmes distribués, des patterns d’architecture et du design cloud-native, incluant les enjeux d’intégration entre systèmes
• Expérience avérée dans la conception d’API REST scalables et le travail en architecture microservices, au service de multiples applications consommatrices.

Data & bases de donnees

• Très bonne maîtrise de PostgreSQL et des bases de données relationnelles.
• Connaissance des technologies NoSQL (MongoDB, Redis…) appréciée, notamment pour des usages de performance et de cache.

Cloud, delivery & qualite

• Expérience avec la conteneurisation et l’orchestration : Docker requis, Kubernetes est un plus.
• Environnement cloud : Azure privilégié (AWS ou GCP également valorisés).
• Solide pratique des tests automatisés, incluant tests d’intégration et tests d’API (frameworks type JUnit ou équivalents).
• Une expérience avec Playwright, Cypress ou des frameworks d’automatisation similaires est un plus, sans être un prérequis.

IA & communication

• Expérience concrète avec des technologies de Generative AI, notamment pour des cas d’usage liés à la recherche, au traitement documentaire ou à l’intelligence data.
• Excellentes capacités de communication, avec l’aptitude à expliquer des sujets techniques complexes à des équipes DI comme Produit.