Ingénieur DevOps Python C++ H/F Kicklox
Labège - 31 CDIOffre d’un cabinet de recrutement
-
Cette offre est publiée par un cabinet de recrutement. Il ne s'agit pas de l'entreprise dans laquelle vous travaillerez au quotidien.
- 60 000 - 65 000 € / an
- 🏠 Télétravail partiel
- Bac +5
- Industrie Pharmaceutique • Biotechn. • Chimie
- Exp. 1 à 7 ans
- Exp. + 7 ans
Détail du poste
Dans le cadre de la montée en puissance de nos
développements logiciels, nous recrutons notre premier profil DEVOPS pour structurer et fiabiliser notre base de code, notamment autour d'algorithmes de Machine Learning en Python et de composants critiques en C++.
Le code est devenu un actif stratégique pour l'entreprise, et nous cherchons un expert capable de prendre en main l'organisation, la qualité et les processus de développement.
Missions principales :
- Mettre en place et maintenir une infrastructure DEVOPS adaptée (CI/CD, gestion des tests, automatisation).
- Repenser l'arborescence du code pour améliorer sa lisibilité, sa maintenabilité et sa scalabilité.
- Instaurer des bonnes pratiques de développement, de documentation, et de revue de code.
- Implémenter et faire respecter des standards de qualité logicielle (tests unitaires, couverture de code, linting...).
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes data et développement pour industrialiser les modèles de Machine Learning.
- Être force de proposition sur les outils, les process et l'organisation du travail technique.
- Assurer un suivi régulier des performances et de la stabilité du code en production.
Le profil recherché
Formation :
- Bac +5 (école d'ingénieur ou équivalent universitaire en informatique / génie logiciel).
Expérience :
- Minimum 5 à 7 ans d'expérience dans un environnement technique exigeant.
- Expérience significative en C++ et Python, notamment sur des projets complexes, orientés performance et qualité.
Compétences techniques attendues :
- Maîtrise des environnements Linux, outils de versionning (Git), intégration continue (GitLab CI, Jenkins ou équivalent).
- Bonne compréhension des contraintes de développement Machine Learning.
- Solides compétences en architecture logicielle et en structuration de code.
- Pratique des tests unitaires, intégration, et outils de qualité de code (SonarQube, pytest, Google Test...).
- Capacité à automatiser les workflows de développement et déploiement.
Soft skills :
- Autonomie et leadership technique, capable de travailler avec peu de supervision.
- Force de proposition et capacité à prendre des initiatives pour améliorer les pratiques existantes.
- Rigueur, esprit d'analyse et sens de l'organisation.
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