Emploi
De la source partenaire
Ingénieur logiciel
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Hexa
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
À propos de Pélagon
Pelagon est une entreprise européenne de technologie de défense qui construit des systèmes autonomes d’interdiction maritime. We bring together sensing, AI, software and maritime engineering to help protect critical infrastructure and maritime environments.
Le rôle
Nous recherchons un ingénieur logiciel très expérimenté et pratique pour posséder les logiciels exécutés dans le centre d'opérations de Pelagon : notre infrastructure de données, nos services de traitement, nos outils internes et nos applications destinées aux clients.
Vous architecterez la plate-forme globale et la construirez avec l'équipe, de l'ingestion et du stockage des données aux charges de travail d'apprentissage automatique, en passant par les applications opérationnelles et le déploiement. You will be the technical interface between our embedded systems and AI teams, bringing their work together into a coherent, reliable system.
This role requires depth across software development, data engineering and DevOps. Our software must run on infrastructure operated by Pelagon or our customers, including self-hosted and on-premises environments. Robustness, operability and cybersecurity must be designed into the system from the outset.
Ce que vous posséderez
• Architecture et livraison du logiciel. Définir l'architecture de nos services de base, de nos API, de nos outils internes et de nos applications orientées client. Prendre et documenter des décisions techniques, rédiger le code de production et assumer la responsabilité du système depuis la conception jusqu'à l'exploitation.
• Infrastructure de données à grande échelle. Build reliable ingestion, storage and retrieval for large volumes of sensor and operational data. Choose and operate databases and storage systems, design data models, and manage data quality, migrations, retention and performance.
• Workflows de traitement et d'apprentissage automatique. Créez l'infrastructure nécessaire pour planifier, exécuter et surveiller les tâches de traitement des données et de ML. Gérez les dépendances, l'allocation des ressources, les tentatives, la reproductibilité et la reprise après échec, en travaillant en étroite collaboration avec l'équipe d'IA pour mettre ses charges de travail en production.
• Deployment on infrastructure we control. Rendre la plateforme déployable de manière reproductible sur Pelagon et l’infrastructure client. Automatisation de l'infrastructure propre, packaging logiciel, configuration, pipelines de versions, mises à niveau et restauration sans dépendre des services cloud gérés.
• Reliability and operations. Établissez l’observabilité, les tests de performances, la planification des capacités, la sauvegarde et la restauration. Diagnostiquez les problèmes de production et créez des systèmes qui récupèrent de manière prévisible après une interruption de connectivité, des pannes partielles et des entrées défectueuses.
• Cybersecurity throughout the lifecycle. Intégrez la sécurité dans l’architecture, la mise en œuvre, le déploiement et la maintenance. Appliquez la modélisation des menaces, l'accès au moindre privilège, l'authentification et l'autorisation, l'isolation du réseau, la gestion des secrets, le chiffrement et la journalisation d'audit. Établir des pratiques de développement sécurisées, une gestion des dépendances et des vulnérabilités, une préparation aux correctifs et aux incidents.
• Integration across teams. Définir des interfaces et des contrats de données clairs avec les systèmes embarqués et les équipes IA. Intégration propre et tests de bout en bout afin que les appareils, les pipelines de données, les algorithmes et les applications fonctionnent comme un seul système.
• Engineering effectiveness. Établissez des normes élevées en matière de code, de tests, de documentation et de jugement technique. Encadrez les ingénieurs et utilisez efficacement les outils de développement assistés par l'IA pour accélérer la mise en œuvre, les tests et les enquêtes, tout en conservant un examen rigoureux, des contrôles de sécurité et un contrôle sur le code et les données sensibles.
Ce que tu apportes
• Vaste expérience dans la création et l'exploitation de logiciels de production robustes et gourmands en données, avec une propriété architecturale sur plusieurs composants et équipes.
• Solides compétences pratiques en développement de logiciels, avec la capacité de passer de la conception du système à la mise en œuvre et au débogage de production difficile.
• Expérience approfondie de l'ingestion de données, des bases de données, des systèmes de stockage et du traitement distribué, y compris les défis pratiques de performance, de cohérence et d'évolutivité.
• Une solide expérience DevOps et systèmes : Linux, mise en réseau, conteneurs, orchestration, infrastructure en tant que code et livraison automatisée.
• Expérience avérée dans le déploiement et la maintenance de logiciels sur une infrastructure autogérée, une infrastructure privée ou dans les locaux du client, y compris l'exploitation des services que les plates-formes cloud gérées fourniraient autrement.
• Expérience dans la création ou l'exploitation de plates-formes d'orchestration de tâches et de traitement de données, ainsi que dans l'intégration de charges de travail ML dans des systèmes de production.
• Expertise pratique en matière de cybersécurité et expérience de son application aux logiciels et infrastructures de production. Vous pouvez identifier les menaces, rendre explicites les compromis en matière de sécurité et mettre en œuvre des contrôles efficaces.
• Le jugement nécessaire pour choisir des solutions maintenables, anticiper les modes de défaillance et équilibrer vitesse de livraison et fiabilité à long terme.
• La capacité de diriger techniquement toutes les disciplines, de clarifier les exigences ambiguës et de s'approprier le résultat global.
• Utilisation efficace des outils d'ingénierie d'IA modernes, avec la discipline nécessaire pour vérifier le code généré et protéger les informations confidentielles.
Expérience utile
• Données de capteurs, de séries chronologiques, de streaming ou géospatiales.
• Charges de travail gourmandes en calcul, infrastructure GPU ou ingénierie de plateforme ML.
• Logiciel d'entreprise déployé dans plusieurs environnements clients.
• Systèmes avec des contraintes de disponibilité, de sécurité ou de connectivité exigeantes.
• Applications destinées à l'opérateur et logiciels connectés aux systèmes physiques.
Pourquoi ce rôle
Vous serez propriétaire d’une part importante de la base logicielle derrière les opérations de Pelagon, en travaillant directement avec les fondateurs, les ingénieurs de systèmes embarqués et l’équipe d’IA. Vos décisions architecturales et le code que vous expédiez façonneront la manière dont le système complet sera déployé, sécurisé et exploité.
Nous valorisons la propriété démontrée : ce que vous avez construit, comment cela a fonctionné à grande échelle, comment vous l'avez sécurisé et ce que vous avez appris en l'exploitant.
Trouvez plus d'emplois anglophones en France sur Arbeitnow
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/hexa/staff-software-engineer-paris-484740)
Pelagon est une entreprise européenne de technologie de défense qui construit des systèmes autonomes d’interdiction maritime. We bring together sensing, AI, software and maritime engineering to help protect critical infrastructure and maritime environments.
Le rôle
Nous recherchons un ingénieur logiciel très expérimenté et pratique pour posséder les logiciels exécutés dans le centre d'opérations de Pelagon : notre infrastructure de données, nos services de traitement, nos outils internes et nos applications destinées aux clients.
Vous architecterez la plate-forme globale et la construirez avec l'équipe, de l'ingestion et du stockage des données aux charges de travail d'apprentissage automatique, en passant par les applications opérationnelles et le déploiement. You will be the technical interface between our embedded systems and AI teams, bringing their work together into a coherent, reliable system.
This role requires depth across software development, data engineering and DevOps. Our software must run on infrastructure operated by Pelagon or our customers, including self-hosted and on-premises environments. Robustness, operability and cybersecurity must be designed into the system from the outset.
Ce que vous posséderez
• Architecture et livraison du logiciel. Définir l'architecture de nos services de base, de nos API, de nos outils internes et de nos applications orientées client. Prendre et documenter des décisions techniques, rédiger le code de production et assumer la responsabilité du système depuis la conception jusqu'à l'exploitation.
• Infrastructure de données à grande échelle. Build reliable ingestion, storage and retrieval for large volumes of sensor and operational data. Choose and operate databases and storage systems, design data models, and manage data quality, migrations, retention and performance.
• Workflows de traitement et d'apprentissage automatique. Créez l'infrastructure nécessaire pour planifier, exécuter et surveiller les tâches de traitement des données et de ML. Gérez les dépendances, l'allocation des ressources, les tentatives, la reproductibilité et la reprise après échec, en travaillant en étroite collaboration avec l'équipe d'IA pour mettre ses charges de travail en production.
• Deployment on infrastructure we control. Rendre la plateforme déployable de manière reproductible sur Pelagon et l’infrastructure client. Automatisation de l'infrastructure propre, packaging logiciel, configuration, pipelines de versions, mises à niveau et restauration sans dépendre des services cloud gérés.
• Reliability and operations. Établissez l’observabilité, les tests de performances, la planification des capacités, la sauvegarde et la restauration. Diagnostiquez les problèmes de production et créez des systèmes qui récupèrent de manière prévisible après une interruption de connectivité, des pannes partielles et des entrées défectueuses.
• Cybersecurity throughout the lifecycle. Intégrez la sécurité dans l’architecture, la mise en œuvre, le déploiement et la maintenance. Appliquez la modélisation des menaces, l'accès au moindre privilège, l'authentification et l'autorisation, l'isolation du réseau, la gestion des secrets, le chiffrement et la journalisation d'audit. Établir des pratiques de développement sécurisées, une gestion des dépendances et des vulnérabilités, une préparation aux correctifs et aux incidents.
• Integration across teams. Définir des interfaces et des contrats de données clairs avec les systèmes embarqués et les équipes IA. Intégration propre et tests de bout en bout afin que les appareils, les pipelines de données, les algorithmes et les applications fonctionnent comme un seul système.
• Engineering effectiveness. Établissez des normes élevées en matière de code, de tests, de documentation et de jugement technique. Encadrez les ingénieurs et utilisez efficacement les outils de développement assistés par l'IA pour accélérer la mise en œuvre, les tests et les enquêtes, tout en conservant un examen rigoureux, des contrôles de sécurité et un contrôle sur le code et les données sensibles.
Ce que tu apportes
• Vaste expérience dans la création et l'exploitation de logiciels de production robustes et gourmands en données, avec une propriété architecturale sur plusieurs composants et équipes.
• Solides compétences pratiques en développement de logiciels, avec la capacité de passer de la conception du système à la mise en œuvre et au débogage de production difficile.
• Expérience approfondie de l'ingestion de données, des bases de données, des systèmes de stockage et du traitement distribué, y compris les défis pratiques de performance, de cohérence et d'évolutivité.
• Une solide expérience DevOps et systèmes : Linux, mise en réseau, conteneurs, orchestration, infrastructure en tant que code et livraison automatisée.
• Expérience avérée dans le déploiement et la maintenance de logiciels sur une infrastructure autogérée, une infrastructure privée ou dans les locaux du client, y compris l'exploitation des services que les plates-formes cloud gérées fourniraient autrement.
• Expérience dans la création ou l'exploitation de plates-formes d'orchestration de tâches et de traitement de données, ainsi que dans l'intégration de charges de travail ML dans des systèmes de production.
• Expertise pratique en matière de cybersécurité et expérience de son application aux logiciels et infrastructures de production. Vous pouvez identifier les menaces, rendre explicites les compromis en matière de sécurité et mettre en œuvre des contrôles efficaces.
• Le jugement nécessaire pour choisir des solutions maintenables, anticiper les modes de défaillance et équilibrer vitesse de livraison et fiabilité à long terme.
• La capacité de diriger techniquement toutes les disciplines, de clarifier les exigences ambiguës et de s'approprier le résultat global.
• Utilisation efficace des outils d'ingénierie d'IA modernes, avec la discipline nécessaire pour vérifier le code généré et protéger les informations confidentielles.
Expérience utile
• Données de capteurs, de séries chronologiques, de streaming ou géospatiales.
• Charges de travail gourmandes en calcul, infrastructure GPU ou ingénierie de plateforme ML.
• Logiciel d'entreprise déployé dans plusieurs environnements clients.
• Systèmes avec des contraintes de disponibilité, de sécurité ou de connectivité exigeantes.
• Applications destinées à l'opérateur et logiciels connectés aux systèmes physiques.
Pourquoi ce rôle
Vous serez propriétaire d’une part importante de la base logicielle derrière les opérations de Pelagon, en travaillant directement avec les fondateurs, les ingénieurs de systèmes embarqués et l’équipe d’IA. Vos décisions architecturales et le code que vous expédiez façonneront la manière dont le système complet sera déployé, sécurisé et exploité.
Nous valorisons la propriété démontrée : ce que vous avez construit, comment cela a fonctionné à grande échelle, comment vous l'avez sécurisé et ce que vous avez appris en l'exploitant.
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/hexa/staff-software-engineer-paris-484740)
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