Lead Tech Python – Plateforme scientifique / data pipeline – H/F

Overview

Externatic accompagne aujourd’hui une jeune entreprise française en pleine accélération dans le recrutement de son futur Lead Tech Engineer en CDI à Nantes.

Créée en 2020 par des experts issus du monde des géosciences et du calcul scientifique, cette société développe une plateforme innovante permettant d’exploiter de grands volumes de données géospatiales et scientifiques pour des usages environnementaux et industriels à l’international.

L’entreprise entre dans une phase avec des enjeux forts autour de la scalabilité, de l’industrialisation logicielle et de l’intégration progressive de briques IA avancées. Vous rejoignez une équipe à taille humaine mêlant chercheurs, experts géophysiques, architecture logicielle et produit.

Vous interviendrez sur une plateforme scientifique stratégique mêlant pipelines de calcul, APIs, workflows de traitement de données massives et problématiques HPC.

L’environnement technique laisse une vraie place à la réflexion, à la prise d’initiative et à l’évolution des choix technologiques.

Vos missions

Vos missions : Au sein d’une équipe technique en construction et en interaction directe avec les équipes R&D et scientifiques, vous intervenez comme référent technique sur les sujets liés aux pipelines scientifiques, à l’industrialisation logicielle et à l’intégration IA.

Vos responsabilités incluent notamment :

• Concevoir et faire évoluer les APIs permettant l’interconnexion entre les briques scientifiques et la plateforme applicative
• Structurer et industrialiser des pipelines de traitement de données scientifiques à grande échelle
• Participer au développement d’un socle de calcul robuste autour de Python scientifique et du calcul distribué
• Contribuer à l’entraînement et à l’intégration de modèles IA dans les workflows existants
• Accompagner le passage de prototypes R&D vers des composants exploitables en production
• Participer aux réflexions d’architecture autour des problématiques de scalabilité, reproductibilité et maintenabilité
• Collaborer étroitement avec les chercheurs, géophysiciens et équipes produit afin de transformer des besoins scientifiques complexes en solutions opérationnelles
• Mettre en place des bonnes pratiques de qualité logicielle : tests, CI/CD, versioning, documentation, revue de code
• Intervenir ponctuellement sur des problématiques liées au calcul HPC, au multiprocessing ou aux environnements distribués

Stack & environnement technique

Python scientifique, APIs, Data Pipelines, Airflow, HPC, Dask, multiprocessing, C++ moderne, CI/CD, conteneurisation, workflows scientifiques, calcul parallèle, traitement du signal, IA/ML, environnements hybrides on-premise/cloud