Capgemini Engineering_Consultante/consultant _architecte logiciels scientifique_Toulouse

En tant qu’Architecte Logiciel spécialisé en développement scientifique, vous serez responsable de l’architecture, des choix technologiques et de la qualité globale des solutions logicielles. Vous interviendrez sur :

1. Définition et conception de l’architecture logicielle

• Concevoir l’architecture globale d’applications scientifiques (calcul numérique, modélisation, simulation, data processing…).
• Définir l’organisation des modules, interfaces, APIs, services et pipelines de traitement.
• Proposer des choix techniques cohérents, durables et alignés avec les enjeux de performance.

2. Encadrement technique et bonnes pratiques

• Accompagner les équipes de développement dans la mise en œuvre de l’architecture.
• Définir les standards de qualité, patterns, guidelines et bonnes pratiques d’ingénierie.
• Participer aux revues de code, audits techniques et mentoring des développeurs.

3. Optimisation et performance

• Adapter les architectures aux contraintes fortes : calcul intensif, grands volumes de données, modèles mathématiques complexes.
• Optimiser le code, la structure et les pipelines pour assurer robustesse et rapidité d’exécution.
• Identifier et corriger les goulots d’étranglement (IO, CPU/GPU, mémoire…).

4. Sécurisation, industrialisation et scalabilité

• Mettre en place des architectures modulaires, maintenables et évolutives.
• Superviser la mise en production et l’intégration continue (CI/CD).
• Garantir la sécurité, la résilience et l’interopérabilité des solutions.

5. Collaboration transverse

• Travailler étroitement avec les équipes scientifiques, data, R&D et produit.
• Traduire des besoins scientifiques en spécifications techniques claires.
• Faciliter la communication entre profils techniques et experts métiers/scientifiques.

🧩 Profil recherché

Compétences techniques essentielles

• 7 à 8 ans d’expérience minimum en architecture logicielle, idéalement dans un contexte scientifique, industriel ou R&D.
• Excellente maîtrise d’au moins un langage scientifique (Python, C++, Julia, Rust…) et de leurs écosystèmes.
• Solides bases en calcul numérique, modélisation, optimisation ou algorithmes complexes.
• Maîtrise des architectures modernes : microservices, conteneurisation (Docker/Kubernetes), CI/CD, cloud (Azure, AWS ou GCP).
• Connaissance des environnements HPC, parallélisation ou GPU (un plus).

Compétences transverses

• Vision stratégique et capacité à proposer des architectures robustes et évolutives.
• Pédagogie, capacité à encadrer et à challenger techniquement les équipes.
• Excellent niveau d’analyse, rigueur et sens de la structuration.

Langues

• Anglais professionnel, oral et écrit, indispensable pour collaborer avec les équipes et partenaires internationaux.