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Développeur Backend & Infrastructure

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Conceive and build backend and data infrastructure to collect, store and process multi-source measurement data at scale. Design REST APIs, optimize PostgreSQL, deploy AWS/on‑prem infrastructure with Terraform, implement CI/CD and data pipelines for ML/BI, and collaborate with R&D teams.
The summary above was generated by AI

Développeur Backend & Infrastructure Data 

À propos du poste

Femtum évolue dans un environnement de R&D et d’instrumentation où les données proviennent de sources multiples et hétérogènes comme des environnements de laboratoire, des déploiements terrain et des équipements de mesure opérés par des ingénieurs. Une seule source ne suffit jamais à couvrir la réalité. Le besoin est de concevoir et construire une infrastructure backend et data permettant de collecter, stocker et exploiter ces données à grande échelle.

 

Profil hybride alliant rigueur d’ingénieur logiciel et sensibilité à la donnée. Le rôle consiste à concevoir et construire l’infrastructure backend et data pour la collecte, le stockage et l’exploitation de données multi-sources, avec une évolution possible vers des responsabilités en Data Science une fois les fondations techniques en place. Il agit comme un pont entre les équipes techniques (R&D, ingénierie) et les besoins analytiques.

 

Responsabilités

    • Développer le backend pour la collecte et l’ingestion de données multi-sources
    • Concevoir et maintenir des APIs pour la collecte et l’exposition des données
    • Structurer et optimiser les bases de données PostgreSQL
    • Gérer des volumes importants de données (plusieurs GB par jour) et concevoir des systèmes capables de monter en charge
    • Déployer et maintenir l’infrastructure sur AWS et/ou on-premise et mettre en place l’infrastructure as code avec Terraform
    • Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD et assurer la robustesse et la qualité du code
    • Mettre en place des pipelines de données pour la préparation IA/ML et structurer les données pour la BI et le machine learning
    • Collaborer avec les équipes R&D

 

Compétences requises

    • Maîtrise de C# / .NET et conception d’APIs REST
    • Bonne expérience avec PostgreSQL (modélisation, optimisation) et Entity Framework Core
    • Expérience avec AWS et Terraform (Infrastructure as Code)
    • Systèmes manipulant de gros volumes de données et enjeux de scalabilité
    • Expérience avec CI/CD (GitHub Actions ou équivalent)
    • Pipelines de données ou ML (atout)

 

Profil recherché

    • Formation en informatique, génie logiciel ou domaine connexe (Bac+3 à Bac+5)
    • Minimum 3 ans d’expérience en développement backend ou data engineering
    • Capacité à travailler sur des systèmes complexes et peu structurés
    • Capacité à communiquer avec des équipes non techniques
    • Intérêt pour la donnée et l’intelligence artificielle

Ce que nous offrons

    • Des projets où la donnée a un impact direct sur le produit et les décisions
    • Un environnement à la croisée de la R&D, du terrain et de l’ingénierie
    • Des opportunités d’évolution vers des rôles en data science
    • Liberté de choix de l’environnement de développement
    • Flexibilité de travail (télétravail partiel ou complet selon le poste)
    • Salaire compétitif selon expérience

 

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What you need to know about the Montreal Tech Scene

With roots dating back to 1642, Montreal is often recognized for its French-inspired architecture and cobblestone streets lined with traditional shops and cafés. But what truly sets the city apart is how it blends its rich tradition with a modern edge, reflected in its evolving skyline and fast-growing tech industry. According to economic promotion agency Montréal International, the city ranks among the top in North America to invest in artificial intelligence, making it le spot idéal for job seekers who want the best of both worlds.

Key Facts About Montreal Tech

  • Number of Tech Workers: 255,000+ (2024, Tourisme Montréal)
  • Major Tech Employers: SAP, Google, Microsoft, Cisco
  • Key Industries: Artificial intelligence, machine learning, cybersecurity, cloud computing, web development
  • Funding Landscape: $1.47 billion in venture capital funding in 2024 (BetaKit)
  • Notable Investors: CIBC Innovation Banking, BDC Capital, Investissement Québec, Fonds de solidarité FTQ
  • Research Centers and Universities: McGill University, Université de Montréal, Concordia University, Mila Quebec, ÉTS Montréal

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