Developpeur backend engineer – go / ml/ia (h/f)

Description du poste

Votre quotidien : du Go, de la data haute performance et du ML qui tourne en prod

Au sein de l'équipe Produit ML & Analytics (5 personnes), vous êtes le pont entre l'algorithmie de pointe et la réalité du terrain. Votre mission : industrialiser l'intelligence du produit d'analytics comportemental déployé directement chez les clients.

Concrètement, vous :

* Développez en Go des services et agents d'ingestion haute performance pour traiter des flux de logs de sécurité en temps réel (des milliards de lignes, latence critique)
* Industrialisez les modèles de détection d'anomalies sur séries temporelles : intégration dans le cycle de vie produit, versioning, monitoring, tests automatisés
* Architecturez les pipelines data batch et streaming autour de ClickHouse : schémas columnar, partitionnement, requêtes analytiques ultra-rapides
* Garantissez la portabilité de la stack data dans des environnements clients variés : on-prem, air-gapped, infrastructures contraintes — packaging robuste, empreinte mémoire maîtrisée
* Appliquez une rigueur de Software Engineer à la donnée : tests unitaires, intégration, CI/CD automatisée, code review


Profil recherché

Vous êtes avant tout un développeur Go qui aime la data — pas un Data Analyst qui connaît un peu de Python.

Hard skills indispensables :

* Go confirmé (3 ans minimum en production) : goroutines, channels, gestion mémoire, profiling, écriture de code performant et maintenable
* Culture Data & SQL solide : modélisation analytique OLAP/OLTP, indexes, partitions, columnar stores — vous savez pourquoi une requête est lente et comment la corriger
* Déploiement On-Prem : vous avez déjà packagé et déployé du logiciel hors du cloud — containers, gestion de ressources, environnements contraints
* Anglais courant (documentation et communication internationale)

Profil et parcours :

* 4-7 ans d'expérience minimum, profil mid-senior confirmé
* Vous venez d'un éditeur logiciel, d'une startup produit ou d'un ISV — vous avez déjà vu votre code tourner en production chez des clients
* Vous pensez "prod-first" : maintenabilité, performance, monitoring — pas seulement validation d'hypothèse

Les + qui font la différence :

* Expertise ClickHouse (c'est le cœur analytique du produit — atout majeur)
* Connaissance cybersécurité : SIEM, analyse de logs, IAM/PAM
* Expérience avec Kafka, Vector, ou outils d'orchestration de pipelines
* Notions MLOps : déploiement de modèles, feature stores, monitoring de drift