Consultant(e) Expérimenté(e) en Technologie – Développement de solutions SaaS
Deloitte · Tunis
Description du poste
À propos du poste
En tant que Consultant(e) Full Stack Technologie Expérimenté(e) chez Deloitte, vous contribuerez à la construction de la prochaine génération d'enterprise AI et de solutions SaaS innovantes.
Missions principales
- Concevoir et développer des fonctionnalités full‑stack sur le front‑end React/Next.js et le back‑end Python/FastAPI.
- Définir l’architecture de systèmes agentic (orchestration multi‑agents, tool‑calling, RAG, outputs structurés, guardrails, évaluations et points de contrôle humains).
- Expérimenter de nouveaux modèles et techniques d’IA tout en restant à jour des avancées.
- Concevoir et maintenir les API, les modèles de données et les intégrations avec des bases SQL et NoSQL.
- Collaborer avec designers, product managers et autres ingénieurs pour livrer des solutions complètes.
- Optimiser les performances (caching, load balancing, architecture scalable).
- Développer des tests unitaires et d’intégration, gérer le CI/CD et documenter les API et l’architecture.
Profil recherché
- Plus de 10 ans d’expérience en ingénierie logicielle, avec expertise front‑end React/Next.js et back‑end Python/FastAPI.
- Capacité à concevoir et exploiter des systèmes de production à grande échelle et à établir des standards techniques élevés.
- Maîtrise des architectures event‑driven et de l’orchestration de services.
- Expérience en modélisation de données relationnelles (PostgreSQL) et NoSQL (MongoDB, Elasticsearch).
- Compétences avérées en conception d’API sécurisées, authentification, réutilisabilité et performance.
- Expérience de mise en production de fonctionnalités alimentées par des LLM et gestion du non‑déterminisme.
- Utilisation quotidienne d’assistants de codage IA (Cursor, Claude Code, Codex) et excellente communication.
Compétences requises
- React, Next.js
- Python, FastAPI
- PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch
- CI/CD, Docker, Kubernetes
- Cloud platforms (AWS, Azure, GCP)
- LLM, RAG, vector DBs (pgvector, Milvus)
- Secure coding, authentication, performance optimisation
Questions fréquentes
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