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automatisées, visualisations dynamiques) dans les applications.\n\nCollaborer avec les équipes techniques :\nTravailler en étroite collaboration avec les Data Engineers pour l’ingestion et le traitement des données, les IA Engineers pour l’intégration des modèles, et les Architectes pour le respect des standards techniques.\n\nParticiper à la conception d’architectures modernes (ex : microservices, serverless, Modern Data Stack) pour garantir la scalabilité et la performance des solutions.\n\nIndustrialiser et maintenir les solutions :\nAppliquer les bonnes pratiques DevOps/MLOps (versioning, tests automatisés, déploiement continu) pour les composants full-stack.\n\nContribuer à la documentation technique (guides d’utilisation, contrats d’interface, spécifications des données échangées).\n\nAssurer la maintenabilité et l’évolutivité des applications en suivant les standards de qualité et de sécurité.\n\nVeille technologique et innovation :\nSuivre les évolutions des frameworks full-stack (ex : Spring Boot, Node.js, Angular, React) et des outils de visualisation (ex : Power BI, Tableau).\n\nParticiper à l’innovation dans le domaine de l’IA Générative (ex : intégration de modèles LLM, RAG, fine-tuning) et proposer des améliorations pour les solutions existantes.\n\nAssurer la qualité et la performance :\nImplémenter des contrôles techniques et fonctionnels pour fiabiliser les résultats (ex : tests unitaires, tests d’intégration, validation des données).\n\nOptimiser les performances des applications (ex : temps de réponse, consommation de ressources) et leur accessibilité pour les utilisateurs finaux.\n\nProfil recherché\nCompétences Techniques :Back-End :\nMaîtrise des langages et frameworks : Java/Spring Boot, Node.js, Python (pour le traitement des données et l’intégration avec les modèles IA).\n\nExpérience dans le développement d’APIs (REST, GraphQL) et des services back-end pour des applications Data & IA.\n\nConnaissance des bases de données (SQL, NoSQL) et des pipelines ETL/ELT (ex : IBM DataStage, Talend) pour l’ingestion et la transformation des données.\n\nCompréhension des architectures modernes (microservices, serverless, conteneurisation avec Docker/Kubernetes).\n\nFront-End :\nExpertise en développement d’interfaces utilisateur avec des frameworks modernes : Angular (prioritaire), React, Bootstrap.\n\nMaîtrise des langages : JavaScript/TypeScript, HTML/CSS.\n\nExpérience dans la création de tableaux de bord interactifs (ex : intégration avec Power BI, Tableau, Cognos) et de visualisations dynamiques (ex : D3.js, Chart.js).\n\nCapacité à intégrer des fonctionnalités d’IA dans les interfaces (ex : assistants conversationnels, recommandations automatisées).\n\nData & IA :\nConnaissance des concepts Data Engineering (pipelines de données, stockage, traitement) et des outils (SQL, Spark, Pandas).\n\nFamiliarité avec les modèles d’IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning) et leur intégration dans des applications 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