Full Stack Builder - AI-native (H/F)

Gatewatcher; Puteaux; Sur place; EUR 85 000 - 120 000; Plein temps

Résumé du poste

Gatewatcher recherche un builder logiciel capable de concevoir et livrer des applications web complètes (front, back, data, déploiement) en s’appuyant massivement sur les outils d’IA générative.

Le poste vise à piloter l’IA, écrire prompts, intégrer des composants IA, et faire évoluer nos méthodes de delivery tout en garantissant la qualité, la sécurité et la maintenabilité du code produit.

Qualifications

• 3 à 6 ans d’expérience en développement web full stack.
• Pratique des outils IA pour coder et démontrer des projets.
• Autonomie forte et rigueur sur les fondamentaux (Git, tests, CI/CD).
• Bon niveau d’anglais professionnel.

Responsabilités

• Construire des applications web complètes (front, back, data, déploiement).
• Intégrer des briques IA (LLM, agents, RAG) dans les applications.
• Piloter l’IA et écrire prompts, règles et contextes fiables.
• Adapter nos pratiques agiles au développement assisté par IA et partager les méthodes.
• Assurer la sécurité, la qualité et la maintenabilité du code livré.

Connaissances

Full stack

IA tooling

LLM integration

Agile methods

Security basics

Anglais pro

Outils

React/Next

Node.js

FastAPI

PostgreSQL

Conteneurs (Docker/Kubernetes)

Description du poste

Nous cherchons quelqu’un qui ne code plus « à la main » par défaut. Le poste consiste à construire, seul ou en binôme, des applications web complètes (front, back, data, déploiement) en s’appuyant massivement sur les outils d’IA générative — et à faire évoluer nos pratiques de delivery en conséquence.

Ce n’est pas un poste de développeur qui « utilise un peu Copilot ». C’est un poste de builder qui pilote des agents de code, spécifie clairement, itère vite, et garde la responsabilité de la qualité, de la sécurité et de la maintenabilité de ce qui est livré.

Missions

Construire

• Concevoir et livrer des applications produites de bout en bout : interface, API, base de données, intégrations, déploiement.

• Passer d’un besoin métier à un prototype fonctionnel en jours, pas en semaines ; puis industrialiser ce qui doit l’être.

• Intégrer des briques IA (LLM, agents, RAG) dans les applications quand c’est pertinent.

Piloter l’IA

• Utiliser au quotidien des outils de développement assisté et agentique (type Claude Code, Cursor, Copilot, agents autonomes) sur l’intégralité du cycle : spécification, génération, tests, revue, documentation, refactoring.

• Écrire et maintenir les prompts, instructions de projet, règles et contextes qui rendent ces outils fiables et reproductibles sur nos bases de code.

• Rester en veille active sur les modèles, outils et protocoles (MCP, agents, évaluation) et les tester rapidement.

Faire évoluer les méthodes

• Adapter nos pratiques agiles à un contexte où le coût de production du code s’effondre : cycles très courts, spécification comme livrable principal, revue humaine centrée sur l’architecture et la sécurité plutôt que sur la syntaxe.

• Documenter et partager ces pratiques avec les équipes produit et R&D ; former ponctuellement des collègues.

Sécuriser

• Appliquer les bonnes pratiques de développement sécurisé (OWASP, gestion des secrets, dépendances, revue du code généré) dans un contexte d’éditeur certifié ISO 27001.

• Comprendre les enjeux spécifiques du code produit par IA : hallucinations de librairies, dettes cachées, données sensibles dans les prompts.

Indispensable3 à 6 ans d’expérience en développement web full stack (JavaScript/TypeScript, Python ou équivalent ; une stack moderne type React/Next, Node ou FastAPI, PostgreSQL, conteneurs).Pratique intensive et démontrable des outils d’IA pour coder : capacité à montrer des projets réels construits de cette manière, à expliquer ce qui a marché et ce qui a cassé.Autonomie forte : capable de prendre un besoin flou et de livrer quelque chose d’utilisable sans supervision rapprochée.Rigueur sur les fondamentaux : Git, tests, CI/CD, revue de code, sécurité de base.Bonne compréhension des méthodes agiles (Scrum, Kanban) et regard critique sur leur adaptation au développement assisté par IA.AppréciéExpérience ou forte appétence pour la cybersécurité : environnement SOC, produit de détection, secure SDLC, pentest, ou simple culture personnelle solide du domaine.Contributions open source, side projects, portfolio public d’applications « vibecodées ».Expérience d’intégration de LLM dans des produits (API, agents, évaluation).Anglais professionnel.État d’espritCuriosité et vitesse d’apprentissage supérieures à la moyenne.Confort avec l’incertitude et les outils encore instables.Sens du produit : comprend pourquoi on construit, pas seulement comment.Honnêteté intellectuelle sur les limites de l’IA et de son propre code.