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Aisance relationnelle et rédactionnelle pour partager les informations avec l'ensemble des contributeurs et pour rendre compte en allant à l'essentiel ;
De 650 € à 770 € par jour
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Principales missions :

Analyser le patrimoine applicatif existant et définir une trajectoire de modernisation incrémentale.
Identifier les domaines fonctionnels et piloter la stratégie de découpage du monolithe.
Définir les plans de migration et d'extraction des composants critiques.
Concevoir des architectures de services, API et microservices robustes et évolutifs.
Mettre en place des architectures événementielles basées notamment sur Kafka.
Accompagner l'évolution des modèles de données et assurer la coexistence transitoire entre anciennes et nouvelles applications.
Accompagner les équipes de développement sur les bonnes pratiques d'ingénierie, de qualité logicielle et d'architecture.
Contribuer à l'industrialisation des pratiques DevSecOps, CI/CD et d'observabilité.

Approche AI-First & Specification-Driven Engineering :

Utiliser les outils d'IA pour l'analyse de code, la compréhension du patrimoine applicatif, la génération de documentation, de tests et de spécifications.
Transformer les besoins métiers en spécifications exploitables par les équipes de développement et les assistants IA.
Promouvoir une démarche Specification-Driven Development, basée sur la définition préalable des contrats d'interface, modèles de données, événements métiers, règles de gestion et critères d'acceptation.
Mettre en place un cadre et des standards permettant d'industrialiser le développement assisté par IA dans un contexte sécurisé et maîtrisé.

Profil candidat:

Expérience significative en tant que Tech Lead ou Lead Developer sur des environnements complexes.
Forte expertise dans la modernisation de systèmes patrimoniaux et les stratégies de sortie de monolithes.
Capacité à combiner vision stratégique, pragmatisme et accompagnement opérationnel des équipes.
Expérience des architectures distribuées et des environnements cloud-native.
Intérêt marqué pour les pratiques d'ingénierie augmentées par l'IA.
Développement : Java / Spring Boot.
Données : PL/SQL et bases de données transactionnelles.
Architecture : Conception et industrialisation d'API, architectures microservices, Kafka et architectures Event-Driven.
Infrastructure & DevOps : Kubernetes, plateformes cloud-native, DevSecOps, CI/CD et automatisation.
Méthodologie : Refactoring d'applications patrimoniales, qualité logicielle, observabilité et résilience applicative.