Mission

Au sein d’une squad polyvalente de 5-6 personnes comprenant data engineer, datascientist et dev, le dev full stack developpe consacre son temps au développement du produit. Il peut travailler sur des tâches comme:

• La conception et l’implémentation du front d’une nouvelle feature (en Angular),
• La conception et l’implémentation de nouveaux endpoints REST,
• Le développement de microservices pour notre pipeline de traitement de données.

Il est à l’aise dans les discussions des fonctionnalités avec le produit: il sait challenger les spécifications, proposer des alternatives et évaluer leur faisabilité. Il est associé à une partie de la discovery produit et à l’idéation sur les nouvelles fonctionnalités.

Exemple de sujets:

• améliorer l’expérience utilisateur de lecture de documents complexes en affichant directement les extraits pertinents,
• réalisation en moins de trois mois d’une interface de lecture de résumés générés automatiquement, sous la forme d’une timeline et d’une dataviz.
• concevoir et mettre en place un système de partage de contenus par mail.

Principaux enjeux techniques

Le produit Goodwill est structuré autour d’un actif de données textuelles, qui sont collectées et traitées quotidiennement, via des providers de données ou du web scraping. Nos principaux enjeux techniques sont:

• Assurer une collecte robuste et rapide de données non structurées et hétérogènes (web scraping).
• Apporter de la valeur ajoutée à la données et la structurer via des traitements de NLP (OCR, Reconnaissance d’entité, architecture serverless, architecture de datalake).
• Rendre accessible aux utilisateurs la donnée dans un front intuitif (UX/UI, Moteur de recherche, Backend).

Méthode de travail

Stack

• Côté FRONT

  • Angular 8

• Côté BACK / DATA

  • Python (SQL Alchemy, Alembic, Flask, Sklearn, Spacy, Scrapy)
  • ElasticSearch
  • PostgreSQL

• Côté INFRA

  • AWS
  • Elasticbeanstalk pour nos microservices
  • Lambda / SQS pour nos scripts serverless
  • S3
  • Cloudfront
• Côté qualité : Rollbar, Sonarcloud, Swagger, Openapi, Bitbucket
• Outillage divers : Jira, Prodigy, Mixpanel, Segment, Confluence, Draw.io …

Politique de remote

Remote possible jusqu’à 2 ou 3 jours par semaine après la phase d’onboarding.

Implémentation et qualité

• Pull request - Elles sont systématiques avec en règle général deux reviewers. Elles sont un moyen pour nous de faciliter la montée en compétence et d’assurer la cohérence de notre base de code.
• Code coverage - Sur tous les projets back, une pull request ne peut être fusionnée qu’avec 80% de coverage ou plus.

Pré-requis

• Bac+5 : école d’ingénieur ou master informatique.
• 2 ans d’expérience professionnelle minimum dans une équipe (hors stage / alternance / freelance).
• Front : Maîtrise avancée d’un framework JS. Mise en oeuvre dans le développement d’un logiciel en production.
• Back : Maîtrise d’un langage back orienté objet.
• Intérêt pour la communication avec les métiers non-technique et la compréhension des besoins utilisateurs.
• Appétence pour la qualité logicielle et les bonnes pratiques de software engineering.

Apprécié

• Première expérience sur du développement Python (natif + flask).
• Intérêt pour la datascience ou le NLP.
• Appétence pour les sujets de société.

• Entretien filtre avec le CTO (30min): validation du fit et de l’adéquation du profil au poste
• Test technique à regarder chez soi. Les points évalués: conception et modélisation du problème, qualité de l’implémentation
• Entretien avec CTO et Lead architect (1h30min): debriefing du test technique, passage en revue détaillé des expériences passées.
• Entretien avec un fondateur (30min): validation du fit et de la motivation.