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Une entreprise de maintenance prédictive à Grenoble recherche un lead back-end Python. Vous serez responsable de la conception et du développement, en collaborant étroitement avec l'équipe de data science. Uningénierie avec des technologies comme FastAPI et Docker est nécessaire. Ce poste offre un défi stimulant avec un impact dans des secteurs critiques comme l'énergie et le transport.
Cette société, fondée en 2018 et basée à Grenoble, est une entreprise spécialisée dans la maintenance prédictive industrielle. Elle développe une technologie innovante, reposant sur l'intelligence artificielle, permettant de prédire les défaillances d'équipements complexes sans données historiques, grâce à des algorithmes exploitant les signaux provenant de capteurs industriels.
Ses solutions sont utilisées dans des secteurs comme l'énergie, le transport (ferroviaire, maritime, aéronautique) et la production industrielle, avec des clients tels que Thales, Schneider Electric et Airbus Hélicoptères.
Cette entreprise recherche un lead back-end Python pour son équipe de développement. L'équipe est composée de 5 membres : un développeur back-end, un développeur front-end, 2 data scientist et un CTO. Il s'agit d'une équipe expérimentée et mature, dont les membres ont un haut niveau d'expertise et travaillent de manière agile.
D'un point de vue technique, l'équipe travaille sur une Clean Architecture. Le produit, qui repose sur une gestion de bases de données pour séries temporelles, nécessite une optimisation des connexions pour en améliorer les performances. L'infrastructure est entièrement conteneurisée avec Docker et des déploiements basés sur cette technologie. L'équipe vise à migrer progressivement vers Azure afin de bénéficier d'une scalabilité dynamique et travaille activement sur l'architecture pour garantir son bon fonctionnement.
En tant que lead back-end, vous aurez la responsabilité de la conception et du développement, ainsi que l'encadrement du développeur back-end de l'équipe. Une forte collaboration est nécessaire avec les équipes de data science, qui livrent des packages Python, et une synchronisation efficace sera attendu avec le développeur front-end pour maintenir une cohérence dans le développement.
Environnement technologique : Vue.js, Python, FastAPI, PostgreSQL, Clickhouse, Docker, Gitlab, Terraform, Kubernetes.