Ingénieur logiciel

Offre d’emploi – Ingénieur(e)s Full-Stack / Web3 et Data / ML (2 postes à pourvoir) Développement web, architecture logicielle, systèmes distribués Data science, machine learning, NLP Nancy - Centre Inria de l’Université de Lorraine CDI ou CDD 18 mois selon profil(s) Temps plein (80% envisageable) - présentiel télétravail possible 2 900 à 4 500 € brut / mois selon profil, expérience et niveau d’autonomie, soit 35-54 k€ brut annuel À propos de LibScience LibScience est une startup deeptech qui développe une plateforme logicielle dédiée aux acteurs de la recherche, de l’innovation et de la R&D. L’entreprise bénéficie du support d’Inria via le programme Inria Startup Studio, de l’Incubateur Lorrain, de la région Grand Est, et de BPIFrance (programme French Tech). Nous concevons des outils numériques pour : améliorer les processus d’analyse, de rédaction et d’évaluation scientifique ; structurer et exploiter des corpus de publications ; faciliter la veille scientifique ; valoriser les données et connaissances produites par la recherche. Nos activités au sein de l’entreprise combinent développement logiciel et R&D, en particulier dans le domaine des données scientifiques et biomédicales, systèmes distribués, et de l’IA. Les postes Nous recrutons un(e) ingénieur(e) Full-Stack et un(e) ingénieur(e) Data / ML pour contribuer au développement de briques techniques spécifiques dans le cadre d’un projet de R&D (financé via le programme French Tech Emergence de BPIFrance), et au développement long terme de la plateforme de LibScience. Les activités du poste d’ ingénieur(e) Full-Stack portent en particulier sur : le développement de briques de gestion éditoriale dans le domaine scientifique (articles, données brutes, évènements) : soumission, évaluation, versioning, validation, modération ; la conception et le prototypage de briques de certification, de traçabilité, d’auditabilité et de contrôle d’accès appliquées aux données scientifiques ; la conception et le prototypage de briques de gouvernance communautaire appliquées au domaine scientifique ; la structuration et l’implémentation d’une architecture logicielle intégrant progressivement des systèmes distribués (Web3, stockage distribué) ; l’intégration de modules frontend, backend, API et bases de données pour structurer les workflows et les interfacer avec l’infrastructure technique de la plateforme. Les activités du poste d’ ingénieur(e) Data / ML portent en particulier sur : le traitement de données textuelles et l’analyse de corpus scientifiques ; la sélection et qualification de références scientifiques pertinentes ; l’extraction d’informations structurées depuis des publications, abstracts ou métadonnées ; la structuration de pipelines reproductibles et auditables ; l’intégration progressive de modules data/ML dans la plateforme LibScience. Ce que vous ferez En tant qu’ ingénieur(e) Full-Stack vous participerez notamment à : développer des modules (frontend et backend) et workflows visant à publier, évaluer, certifier et accéder à des articles, données et contenus scientifiques ; concevoir et prototyper des méthodes de gestion éditoriale, contrôle d’accès et gouvernance adaptées aux contraintes d’une infrastructure distribuée (smart contracts, preuves cryptographiques, chiffrement, stockage distribué) ; concevoir et tester des interfaces et parcours utilisateurs adaptés à des flux de travail dans le domaine de la publication et édition savante (tests fonctionnels et E2E, cas d’usage concrets) ; intégrer des API, services backend et modèles de données adaptés aux flux de travail de la plateforme ; interfacer les modules applicatifs avec l’infrastructure distribuée de la plateforme ; travailler avec le reste de l’équipe (scientifique, technique, produit) pour transformer des besoins métier en briques techniques ; contribuer à la qualité du code, à la documentation technique, aux tests, à l’intégration continue et à la maintenance technique des fonctionnalités. En tant qu’ ingénieur(e) Data / ML vous participerez notamment à : développer des pipelines visant à traiter des corpus scientifiques ; explorer, nettoyer et structurer des données issues de publications, bases bibliographiques ou documents scientifiques ; concevoir des méthodes de scoring, classification, filtrage ou priorisation de références ; tester et comparer différentes approches ML/NLP sur des cas d’usage concrets ; produire des analyses reproductibles et documentées ; contribuer à l’évaluation des résultats : pertinence, robustesse, biais, limites ; travailler avec le reste de l’équipe (scientifique, technique, produit) pour transformer des besoins métier en briques techniques ; aider à intégrer certains modules dans des services backend ou API. Environnement technique 1. Ingénieur(e) Full-Stack Socle principal : Frontend : TypeScript, Angular (expérience en React / Vue acceptée) ; Backend : Python (API, FastAPI, Pydantic, services asynchrones) ; Bases de données : SQL ; Web : API REST, authentification, JWT, contrôle d’accès ; Git / GitLab (versioning, CI/CD) ; Environnement : Docker (bases, utilisation courante) ; Qualité logicielle : tests fonctionnels et E2E, documentation technique, revue de code. Compétences appréciées : DevOps : Docker avancé, déploiement, gestion d’environnements, logs et monitoring ; Web3 : smart contracts EVM, intégration blockchain, indexation d’évènements, wallets ; Stockage distribué : Arweave, IPFS ou équivalents ; Systèmes distribués : preuves cryptographiques, chiffrement, accès conditionnel ; Architecture logicielle : modularité, interopérabilité, services backend ; Expérience avec des plateformes scientifiques, éditoriales, collaboratives ou communautaires. 2. Ingénieur(e) Data / ML Socle principal : Python : pandas, numpy, scikit-learn ; Data / ML : traitement de données textuelles, NLP, text mining, ML ; Bases de données : SQL ; Git / GitLab (versioning, CI/CD) ; Environnement : notebooks et scripts reproductibles. Compétences appréciées : Python : intégration backend, FastAPI, pydantic, transformers / Hugging Face ; Data / ML : embeddings, vectorisation, LLM, RAG, prompt engineering, évaluation de sorties structurées de LLM ; Intégration de modèles locaux : Ollama, llama.cpp, vLLM ou équivalents ; MLOps léger : packaging, pipelines, suivi d’expériences, déploiement de prototypes ; Expérience avec des corpus scientifiques ou bibliographiques. Profil recherché Pour le poste d’ ingénieur(e) Full-Stack, nous cherchons une personne : compétente en Python et TypeScript, en développement logiciel et architecture applicative ; à l’aise avec le développement web (avec une bonne maîtrise du frontend, du backend ou des deux), les API et les bases de données ; capable de passer d’un besoin métier ou d’un prototype R&D à une brique logicielle structurée, testée et maintenable ; curieuse, autonome et rigoureuse, intéressée par les systèmes distribués, les architectures Web3 et/ou les méthodologies et outils pour la recherche scientifique ; souhaitant travailler dans un environnement startup/R&D. Ce poste peut convenir à : un profil ingénieur Full-Stack / Web3 ; un profil frontend ou backend souhaitant évoluer vers un rôle plus Full-Stack ; un(e) jeune docteur avec une forte compétence technique ; un profil junior autonome avec des projets significatifs en développement web, API, Web3 ou systèmes distribués ; un profil Full-Stack / Web3 plus expérimenté souhaitant travailler dans un environnement de startup deeptech early-stage. Pour le poste d’ ingénieur(e) Data / ML, nous cherchons une personne : compétente en Python et en analyse de données ; à l’aise avec les bases du machine learning, NLP et le traitement de corpus textuels ; capable de passer d’un notebook exploratoire à un code plus structuré ; curieuse, autonome et rigoureuse, intéressée par les méthodologies et outils pour la recherche scientifique ; souhaitant travailler dans un environnement startup/R&D. Ce poste peut convenir à : un profil ingénieur Data / ML / NLP appliqué ; un(e) jeune docteur avec une forte compétence technique ; un profil junior autonome avec des projets significatifs en Python, ML et/ou NLP ; un profil plus expérimenté souhaitant travailler dans un environnement de startup deeptech early-stage. Conditions Contrat : CDI ou CDD 18 mois (perspective long terme) selon profil ; Rémunération : 2 900 à 4 500 € brut / mois selon profil, expérience et niveau d’autonomie, soit 35-54 k€ brut annuel ; Quotité : poste à temps plein, 80% envisageable selon profil ; Localisation : Nancy - Centre Inria de l’Université de Lorraine ; Télétravail possible : oui ; Type(s) d’activité(s) : R&D, développement et intégration logicielle. Candidature Envoyez-nous un message sur LinkedIn ou à contact@lib-science.com accompagné de votre CV, et éventuellement d’un lien GitHub/GitLab ou portfolio technique.