Développeur Fullstack Senior Java / Angular / IA (H/F)

Un acteur majeur de la banque et de la gestion de patrimoine renforce ses équipes de développement autour de deux postes de développeur fullstack senior. L'environnement est structuré : architecture microservices, écosystème Azure, déploiement on-premise.

Ce qui distingue ces postes : l'IA n'y est pas un sujet d'expérimentation mais une composante du quotidien. Les équipes travaillent avec des assistants de développement — Microsoft Copilot, Claude, Cursor — et l'entreprise construit progressivement ses propres usages applicatifs de l'IA générative. Nous cherchons donc des développeurs solides sur leur métier, qui ont déjà intégré ces outils à leur pratique et savent en discuter les usages, les limites et les risques.

La répartition entre front-end et back-end est équilibrée : le poste s'adresse à un profil réellement à l'aise sur les deux volets, pas à un spécialiste d'un seul côté.

MISSIONS

Intégré(e) à une squad pluridisciplinaire, sous la responsabilité d'un Lead Développeur, vous aurez pour missions de :

• Prendre en charge la conception et le développement des nouvelles fonctionnalités, du composant d'interface au service back-end, en partenariat avec le Product Owner ;

• Développer le back-end en architecture micro-services et concevoir les API REST associées ;

• Développer les interfaces front-end en TypeScript / Angular ;

• Mettre en œuvre les échanges asynchrones entre services via files de messages ;

• Participer aux phases de tests et d'intégration, et assurer la qualité du code livré ;

• Déployer et exploiter les solutions en environnement conteneurisé on-premise ;

• Exploiter au quotidien les assistants d'IA dans le cycle de développement, de la conception à la documentation ;

• Contribuer, selon votre profil, à l'intégration de fonctionnalités d'IA dans les produits.

LE SOCLE ATTENDU

Au moins 5 ans de développement fullstack Java et Angular, avec autonomie des deux côtés. Architecture microservices, API REST, échanges asynchrones. Et une pratique quotidienne, argumentée, des assistants de développement : ce que vous leur confiez, ce que vous ne leur confiez pas, et comment vous relisez ce qu'ils produisent.

CE QUI FAIT LA DIFFÉRENCE

Une première expérience d'intégration d'IA en Java — Spring AI ou LangChain4j : appels de modèles, sorties structurées, tool calling. C'est le plus significatif de la liste, parce qu'il montre qu'on sait faire vivre l'IA dans un SI existant plutôt qu'à côté.

Une connaissance du RAG : découpage de documents, embeddings, recherche vectorielle, et surtout la capacité à dire pourquoi un retrieval donne de mauvais résultats.

Une expérience du développement Python, même secondaire, qui ouvre l'accès à l'outillage de l'écosystème IA.

Des notions d'agents et d'orchestration, de prompt engineering appliqué, et une compréhension des enjeux de fiabilité : évaluation des sorties, garde-fous, maîtrise des coûts.

Une expérience en environnement bancaire ou financier, où la traçabilité et la maîtrise du risque ne se négocient pas.

LA STACK TECH

• Back-end : Java 17/21, Spring Boot, Spring Data JPA, Spring Security, Hibernate ; architecture microservices, API REST ;

• Front-end : TypeScript, Angular ; Web Components et Micro Frontends (MFE) appréciés ;

• Messaging : Kafka et/ou RabbitMQ, files de messages, échanges asynchrones ;

• IA appliquée au développement : Microsoft Copilot, Claude, Cursor ;

• IA applicative (différenciant) : Spring AI ou LangChain4j, appels de modèles, sorties structurées, tool calling, RAG (embeddings, recherche vectorielle, reranking) ; notions d'agents et d'orchestration ;

• Python (un plus significatif) : outillage de l'écosystème IA, scripts d'évaluation et de traitement de données ;

• Cloud & DevOps : Azure, déploiement on-premise, Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible ;

• Versioning & CI/CD : Git, GitFlow, GitLab CI ;

• Test & qualité : JUnit, Mockito, Cucumber, Jasmine, tests e2e ;

• Performance & sécurité : JMeter, Gatling, JWT, OAuth2 ;

• SGBD : Oracle, PostgreSQL, MySQL, MongoDB ; bases vectorielles appréciées ;

• Méthodologie : Scrum / SAFe.