Depuis plusieurs années, Vertigo Lab met son expertise en analyse d’impacts socio-économiques et environnementaux au service des secteurs privé et public.
Dans ce cadre, Vertigo Lab a développé un outil de calcul dénommé ImpacTer, capable d’estimer les retombées socio-économiques et environnementales liées à tout type d’activité : entreprise, politique publique, projet de financement, etc. afin de soutenir le développement d’une économie locale.
Afin de développer notre activité, nous recherchons un(e) développeur.se fullstack pour intégrer notre équipe R&D et venir en appui de notre équipe conseil. Concrètement, vous serez en interaction régulière avec notre data ingénieur, notre expert méthodologique et nos consultant.es afin de discuter de nos besoins clients.
Missions principales
Votre objectif sera de travailler sur une application web utilisée par nos consultants dans leurs missions d’évaluation d’impact et d’associer cet outil à la plateforme data (datalake) gérée par notre data ingénieur.
Votre mission sera d’optimiser, améliorer et enrichir l’application pour qu’elle puisse accueillir de nouveaux cas d’usage et afin de participer à l’industrialisation de nos outils méthodologiques.
Les principales responsabilités qui vous seront assignées sont les suivantes.
Développement fullstack :
- Construction d’algorithmes et de modèles de calcul d’impact avec notre expert méthodologique et le data ingénieur
- Intégration fonctionnelle de ces algorithmes au sein d’une plateforme web à destination de l’équipe conseil et de nos partenaires conseil
- Amélioration de l’application existante pour faciliter l’expérience utilisateur ou ajouter de nouveaux besoins
- Intégration avec le datalake pour utiliser des sources de données déjà transformées par le data ingénieur
- Conception, structuration et gestion des bases de données applicatives, et des bases de données économiques et environnementales qui ne sont pas déjà transférées dans le datalake
Si intéressé.e par l’analyse de données, en collaboration avec le data ingénieur :
- Modélisation des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles et exploitables par l’équipe conseil (outils actuels : dbt & Metabase)
Si intéressé.e par l’ingénierie de données, toujours en collaboration avec le data ingénieur :
- Ajout de nouvelles sources de données au datalake. Utilisation de l’open data, d’API, ou scraping de sites internet