Developer Python / React - Senior

Contexte

Missions

• La conception et le développement d'applications neuves pour la gestion du cycle de vie des assets, sur la stack Python / Django / React / AWS

• Le développement d'APIs (Django REST Framework ou FastAPI), d'automates et d'ETLs

• Le développement d'interfaces utilisateur React (composants, state management, intégration API)

• La mise en place et la maintenance de l'infrastructure AWS (Lambda, ECS, S3, RDS, SQS) et de l'IaC Terraform associée

• L'écriture de tests à tous les niveaux : unitaires, intégration, end-to-end

• La mise en œuvre de pipelines CI/CD (GitHub Actions)

• Le maintien en condition opérationnelle des applications produites

• La participation au support applicatif auprès des autres équipes et des entités métier

Le prestataire est attendu sur une posture senior, ce qui signifie concrètement :

• Esprit critique : capacité à challenger les choix techniques, les spécifications, et le code produit — y compris celui généré par l'IA.

• Force de proposition : contribuer activement aux décisions d'architecture, proposer des améliorations de process, d'outillage ou de pratiques.

• Usage structuré de l'IA générative : utiliser GitHub Copilot et les outils d'IA de manière délibérée et méthodique. Cela inclut : savoir quand l'agent produit du code correct vs. du code plausible-mais-faux, structurer le contexte donné à l'agent, et contribuer à faire progresser les pratiques IA de l'équipe (skills, workflows, retours d'expérience).

• Autonomie : être capable de prendre en charge un sujet de bout en bout (cadrage, développement, tests, déploiement, monitoring).

• Transmission : partager ses connaissances, documenter ses choix, élever le niveau de l'équipe.

Livrables

• Test - Plan

• Documentation - Implémentation

Livrables spécifiques

• Partage de skills, prompts, instruction genAI pour une chaîne de développement automatisée

1. Posture senior avec esprit critique pour challenger les choix techniques, spécifications et code, y compris généré par l'IA
2. Force de proposition pour contribuer aux décisions d'architecture et améliorer les process, outillage ou pratiques
3. Usage structuré de l'IA générative (GitHub Copilot, agents de coding) avec capacité à distinguer code correct et code plausible-mais-faux, structurer le contexte et faire progresser les pratiques IA de l'équipe
4. Autonomie pour prendre en charge un sujet de bout en bout (cadrage, développement, tests, déploiement, monitoring)
5. Transmission des connaissances, documentation des choix et élévation du niveau de l'équipe