Développeur(euse) Full Stack - PREDITIC

Notre société est en pleine expansion et nous recherchons des développeurs(euses) pour renforcer notre équipe technique.

Vous participerez à la conception, au développement et au design de nos solutions tant en interne (nos projets) qu’en externe (projets clients). Vous participerez également au contrôle de la qualité du code et à la formulation de propositions/recommandations pour des évolutions technologiques sur les solutions développées. Avec les membres de l’équipe, vous participerez à des projets de grande envergure, dans d’excellentes conditions de travail.

Vous êtes un/e fervent défenseur des méthodes agiles et un/e passionné/e de nouvelles technologies.
Vous souhaitez participer à des projets intégrant des technologies de l’intelligence artificielle et de l’Internet des Objets.

Compétences :

Titulaire d’un master en Informatique ou d’un diplôme d’une école d’ingénieur, vous êtes à la recherche d’un nouveau challenge au sein d’une entreprise dynamique, innovante et issue de la Recherche Publique. Une précédente expérience professionnelle en tant que développeur (de préférence sur des projets dans le milieu industriel) est exigée ainsi qu’une bonne maîtrise écrite et orale du français et de l’anglais. Nous recherchons des profils organisés, sérieux, autonome et disposant de qualités humaines et relationnelles avérées. Pour nous, l’esprit d’équipe compte davantage que les compétences individuelles.

Côté backend, vous maitrisez PHP et avez déjà utilisé un framework tel que Slim ou Symfony. Vous êtes à l’aise avec les requêtes SQL et n’avez aucun problème pour gérer une machine virtuelle Linux à distance sur Azure ou AWS. Une connaissance de Docker, même minime, est un plus. Côté frontend, vous avez une bonne maitrise du HTML/CSS/Javascript ainsi que des librairies populaires telles que Bootstrap ou Twig. Une connaissance de React et des librairies liées à la visualisation de données telles que Chart.js est également appréciée.

De manière générale, vous aimez concevoir des architectures logicielles robustes pour faciliter le passage à l’échelle et la maintenance. Par ailleurs, une curiosité pour les domaines liés à l’analyse de données est appréciée.