Analista de Software Sênior

Aperçu du poste

Analista de Software Sênior (Senior Software Analyst) chez Banco BV. Vous contribuerez au développement de systèmes à forte complexité, en renforçant l’écosystème Java dans des architectures cloud-native, et en aidant à intégrer des solutions d’Intelligence Artificielle Générative au sein de l’ingénierie financière.

Responsabilités

• Architecture & scalabilité : concevoir et implémenter des microservices résilients avec Spring Boot et des architectures orientées événements (ex. GCP Pub/Sub ou Kafka).
• Résilience & données : garantir l’intégrité, la cohérence et la haute disponibilité des données dans des architectures distribuées, pour assurer la continuité des systèmes critiques.
• Protagonisme technique : contribuer aux décisions architecturales stratégiques et promouvoir des pratiques d’CI/CD, automatisation des tests et excellence technique.
• Observabilité : assurer la visibilité continue de la santé, des performances et de la traçabilité du système via des outils de monitoring.
• Modélisation & design : appliquer C4 Model pour la documentation et les principes de DDD (Domain-Driven Design).
• Résilience de données : mettre en œuvre des stratégies de persistance et de tolérance aux pannes pour des systèmes à forte charge.
• Messagerie & événements : développer/optimiser des flux avec GCP Pub/Sub ou Kafka, en tenant compte des garanties de livraison, de l’ordre des messages et du scaling des consommateurs.
• Cloud : utiliser Google Cloud (containers GKE/Docker) pour la scalabilité.

Exigences

• Java 11 ou supérieur et maîtrise solide de l’écosystème Spring (Spring Boot, Data, Cloud, Batch).
• Connaissance de patterns de systèmes distribués : SAGA (orchestrée/chorégraphiée), CQRS, Event Sourcing.
• Expérience avec GCP Pub/Sub ou Kafka.
• Domination de la résilience, la disponibilité et la cohérence des données en environnement distribué.
• Capacité à contribuer à l’excellence technique au quotidien (CI/CD, tests automatisés, observabilité).
• Solide compréhension de la modélisation (C4) et des approches DDD.

Atouts (différentiel)

• Expérience préalable en Tech Lead ou Team Lead.
• Ingénierie IA : implémentation/optimisation de flux d’IA Générative, intégration de LLMs et utilisation du pattern RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Connaissance du secteur financier.

Objectif d’évolution

Volonté d’évoluer vers une position de leadership, avec potentiel à terme pour gérer des équipes multidisciplinaires.