DXC CDG

Mission principale : Le Développeur Full Stack .NET est responsable de la conception, du développement et de la maintenance d'applications web et de solutions logicielles en utilisant les technologies .NET, tant côté serveur (backend) que côté client (frontend). Il/elle travaille en étroite collaboration avec les équipes techniques et métiers pour créer des applications performantes et évolutives. Responsabilités : – Développement Backend : Concevoir, développer et maintenir des services et des API en utilisant le framework .NET (C#, ASP.NET Core, etc.). – Développement Frontend : Concevoir l’interface utilisateur des applications en utilisant des technologies front-end modernes telles que HTML5, CSS3, JavaScript, et des frameworks comme React, Angular ou Vue.js. – Gestion des bases de données : Concevoir et optimiser les bases de données relationnelles (SQL Server, PostgreSQL, etc.) et non relationnelles, ainsi que la gestion des accès et des transactions. – Intégration des systèmes : Intégrer les applications avec d'autres systèmes et services externes (APIs, microservices, etc.). – Collaboration avec les équipes : Travailler en collaboration avec les équipes UX/UI, les Product Owners, ainsi que les autres développeurs pour créer des solutions adaptées aux besoins métiers. – Tests et validation : Participer à la rédaction de tests unitaires, tests d’intégration, et tests fonctionnels pour garantir la qualité des applications. – Maintenance et optimisation des applications : Analyser, diagnostiquer et résoudre les problèmes de performance et de sécurité, ainsi que mettre à jour les fonctionnalités existantes. – Veille technologique : Se tenir informé des dernières tendances et technologies afin de proposer des solutions innovantes et optimiser les performances des applications. Compétences requises : Backend : – Maîtrise du framework .NET (C#, ASP.NET Core, Entity Framework). – Expérience dans la création et la gestion d'API RESTful et de microservices. – Connaissance approfondie des bases de données SQL (SQL Server, MySQL, PostgreSQL) et des technologies ORM (Entity Framework, Dapper). Frontend : – Compétences solides en HTML5, CSS3, JavaScript. – Expérience avec des frameworks front-end modernes tels que React, Angular ou Vue.js. – Connaissance des bonnes pratiques d'accessibilité web et de responsive design. Outils et méthodologies : – Bonne maîtrise des outils de versioning (Git, GitHub, GitLab). – Familiarité avec les environnements de développement intégré (IDE) comme Visual Studio ou VS Code. – Expérience dans l’utilisation des outils de gestion de projets et de tâches (Jira, Trello, etc.). – Connaissance des méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Compétences en DevOps : – Connaissances des pratiques de CI/CD et des outils associés (Azure DevOps, GitLab CI, Jenkins, etc.). – Expérience avec des services de cloud computing comme Azure ou AWS. Qualité du code : – Compétences en tests unitaires, tests d'intégration et pratiques de qualité de code. – Familiarité avec les outils de test comme xUnit, NUnit ou MSTest. Expérience et qualifications : – Bac +5 en Informatique, Développement logiciel, ou un domaine similaire. – Expérience de 4 à 6 ans dans un rôle similaire de Développeur Full Stack avec une forte expertise en .NET. – Une expérience avec des méthodes agiles (Scrum, Kanban) est un plus. – Une certification Microsoft (par exemple, Microsoft Certified: Azure Developer Associate) est un atout.

Responsabilités : – Analyse des données : Collecter, nettoyer et préparer les données provenant de diverses sources pour l'analyse et la modélisation. – Modélisation statistique et machine learning : Développer et tester des modèles prédictifs et des algorithmes de machine learning pour résoudre des problèmes métier complexes. – Optimisation des performances : Optimiser les algorithmes et les modèles afin qu’ils fonctionnent de manière optimale sur les environnements cloud (AWS). – Mise en œuvre des solutions AWS : Utiliser des services AWS comme S3, EC2, Lambda, SageMaker, Redshift, et d’autres services AWS pour déployer des solutions de data science. – Collaboration interdisciplinaire : Travailler avec les équipes techniques, les ingénieurs, et les parties prenantes pour comprendre les besoins métiers et implémenter des solutions adaptées. – Rapports et présentation des résultats : Créer des visualisations de données et des rapports détaillant les résultats des analyses et des recommandations. Compétences requises : – Maîtrise des services AWS, notamment AWS SageMaker, Lambda, EC2, S3, Glue, Redshift. – Solides compétences en Python, R, ou autres langages de data science (par exemple, SQL). – Expérience avec des bibliothèques de machine learning comme Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost. – Connaissance des concepts de Big Data et des outils associés (Hadoop, Spark, etc.). – Bonne maîtrise des techniques d’analyse de données (régression, classification, séries temporelles, etc.). Compétences en communication : – Capacité à expliquer des concepts complexes de data science et de machine learning à des non-spécialistes. – Excellentes compétences en visualisation de données (par exemple, avec Tableau, Power BI, ou des bibliothèques Python comme Matplotlib, Seaborn, Plotly). Compétences en gestion de projet : – Capacité à travailler de manière autonome et à gérer des projets de data science du début à la fin. – Aptitude à travailler en équipe dans un environnement agile. Expérience et qualifications : – Bac +5 en Data Science, Informatique, Mathématiques, Statistiques ou un domaine similaire. – Expérience d’au moins 3 à 5 ans en tant que Data Scientist, avec une forte expérience sur AWS. – Certifications AWS (par exemple, AWS Certified Machine Learning – Specialty) sont un plus. – Expérience avec des projets d’analyse de données dans un environnement cloud.

Mission principale : Le Data Engineer Azure sera chargé de concevoir, développer, et maintenir des solutions de gestion et de traitement des données sur la plateforme Azure. Il/elle travaillera en étroite collaboration avec les équipes de Data Science et de développement pour mettre en place des architectures de données scalables et performantes. Responsabilités : – Conception et développement des pipelines de données : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL (Extract, Transform, Load) en utilisant les services Azure tels qu'Azure Data Factory, Azure Databricks, ou Azure Synapse Analytics. – Gestion des données : Assurer l'intégration, la transformation et la gestion des données provenant de différentes sources (bases de données, API, fichiers, etc.) en utilisant des technologies Azure. – Optimisation des performances : Optimiser les processus de traitement des données pour garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des systèmes. – Mise en œuvre de l'architecture des données : Développer et maintenir des solutions d'architecture de données en utilisant des services Azure comme Azure SQL Database, Azure Blob Storage, Azure Data Lake, et Azure Synapse Analytics. – Collaboration avec les équipes : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists, les analystes de données, et les équipes IT pour concevoir des solutions adaptées aux besoins métiers. – Gestion des données massives : Implémenter des solutions Big Data en utilisant des services Azure tels qu'Azure HDInsight, Azure Databricks, ou Azure Synapse. – Surveillance et maintenance des systèmes : Surveiller les performances des pipelines de données et résoudre rapidement les problèmes de performance ou d'intégrité des données. Compétences requises : – Expertise dans l’utilisation de Microsoft Azure, y compris Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Data Lake, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Blob Storage. – Maîtrise des langages de programmation comme SQL, Python, Scala ou Java pour le traitement des données. – Connaissance des outils ETL/ELT et des processus d'intégration de données. – Compétence dans la gestion des données massives et l’utilisation des services de Big Data (Azure HDInsight, Spark). – Expérience avec des outils de gestion des versions de code et des pratiques DevOps pour le déploiement continu de solutions de données. Compétences en base de données : – Bonne maîtrise des bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL). – Expérience avec des systèmes de gestion de données en temps réel, tels que Kafka ou Azure Event Hub. Compétences en gestion de projet et communication : – Capacité à travailler de manière collaborative avec des équipes interfonctionnelles dans un environnement agile. – Excellentes compétences en communication pour la présentation des résultats techniques à des non-spécialistes. Compétences en sécurité des données : – Connaissance des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de gestion des accès sur Azure. Expérience et qualifications : – Bac +5 en Informatique, Data Engineering, ou un domaine similaire. – Expérience de 3 à 5 ans en tant que Data Engineer, avec une forte expérience de l'écosystème Azure. – Certifications Microsoft Azure (par exemple, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate) sont un plus. – Expérience avec les architectures de données cloud et les solutions de Big Data.