Chez SOPHT, nous révolutionnons la façon de consommer l’IT en entreprise. Le numérique est le facteur de pollution qui augmente le plus ces dernières années. Alors, chez SOPHT, nous avons décidé de créer un outil capable d’optimiser et de réduire l’impact environnemental de l’IT sur la base d’une mesure précise et dynamique.
1. Finalité du poste
En tant que Lead Full Stack Engineer, tu pilotes la construction de fonctionnalités produit de bout en bout : de l’interface utilisateur (front) au back-end (services), en passant par la récupération de la donnée dans notre data model (SQL) lorsque c’est nécessaire pour délivrer de la valeur. Tu es garant·e de la qualité, de la fiabilité et de l’évolutivité des features livrées.
Tu es à la fois un référent technique et un manager, en lien étroit avec les autres équipes Tech, le Produit, Sales et CSM, afin de délivrer des fonctionnalités robustes, comprises et actionnables.
Stack concernée : Angular 20+, Kotlin, Python, PostgreSQL, Kubernetes
Reste de la stack : DuckDB, Kestra, Pandas, Athena, DBT
2. Contexte technique
Pour mesurer cet impact, Sopht collecte des données d’usage cloud, asset, digital workplace et les enrichit d’un poids carbone. Certains de nos clients peuvent avoir plusieurs téraoctets de données. La data est le cœur de notre produit et les recommandations que nous en tirons sont notre valeur.
Dans ce contexte, le rôle est “full stack” au sens Sopht : tu es capable de porter une feature complète, par exemple :
- Récupérer les données utiles de notre data modèle qui enrichit les données d’usage de l’impact carbone (Spring/Kotlin, SQL/Python)
- La matérialiser dans le produit (Angular, UX, visualisation, parcours)
L’équipe est petite et le manager restera hands on. Le scope du rôle est large et c’est une belle opportunité pour entrer/monter en puissance sur le management.
Exemple de projet : prendre en compte l’impact positif de l’achat de matériel reconditionné et le matérialiser dans le produit via la récupération de la donnée propre, et le rendu graphique.
3. Enjeux et objectifs
Excellence technique & delivery
- Concevoir, développer et maintenir des fonctionnalités, de la récupération de la donnée de notre data modèle à l’affichage (front Angular, back Kotlin, data Python/SQL selon les besoins).
- Garantir la qualité logicielle : tests, revue de code, standards, refactoring, dette technique maîtrisée.
- Assurer la performance et le coût des traitements et des endpoints (temps de réponse, compute, stockage).
- Garantir la qualité des données lorsque la feature touche au data model : contrôles, monitoring, gestion des anomalies, analyses de causes racines.
Architecture & industrialisation
- Définir et faire évoluer l’architecture des composants front/back (observabilité, CI/CD, patterns, sécurité), en privilégiant des choix simples, robustes et maintenables.
- Faire vivre nos standards d’ingénierie : conventions Kotlin/TS, patterns, CI/CD, environnements.
- Documenter et transmettre : runbooks, guides de debug, bonnes pratiques, onboarding technique.
Leadership & collaboration (management)
- Être un point de contact pour l’équipe : cadrage technique, arbitrages, accompagnement, mentoring.
- Manager une squad (taille cible 4) : coaching, suivi des objectifs, organisation, recrutement.
- Aider à structurer les rituels et la communication inter-équipes (Tech, Produit, CSM).
- Travailler main dans la main avec l’équipe produit pour prioriser les besoins, clarifier les définitions et livrer des features utiles.
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