Recrutement de talents par Métier
Nous sommes experts dans le recrutement de profils tech.
Afin de répondre avec précision et réactivité, nos recruteurs sont spécialisés par Métier et par Stack technique.
Software Engineering
Les développeurs sont responsables de la création du code qui donne vie aux logiciels, des applications web aux systèmes d’entreprise complexes. Comment repérer les meilleurs d’entre eux ?
- Soif d’apprendre et adaptabilité: Maîtriser les langages de programmation et frameworks les plus récents tels que Golang ou Rust, en s’adaptant rapidement aux évolutions technologiques. Les langages parmi les plus utilisés sont Python, JavaScript, Java, C, C++ ou PHP. Les frameworks parmi les plus populaires sont React, Angular ou Vue.js pour le développement front-end, et des bibliothèques back-end comme Node.js, Spring Boot ou Django.
- Capacité à concevoir et à développer des solutions logicielles solides et évolutives: Concevoir des architectures logicielles propres, efficaces et sécurisées, en tenant compte des contraintes de performance et de maintenabilité.
- Aptitude à la résolution créative de problèmes : Affronter les défis techniques avec ingéniosité et être capable d’adopter une approche analytique rigoureuse pour identifier les causes profondes des problèmes et mettre en place des solutions pérennes.
- Esprit d’équipe et collaboration: Travailler efficacement au sein d’équipes pluridisciplinaires, en communiquant clairement et en partageant les connaissances afin de contribuer à l’évolution des compétences techniques de l’équipe.
- Passion pour l’informatique et curiosité intellectuelle: Cultiver une curiosité intellectuelle permanente pour rester informer des derniers langages, frameworks et technologies de développement.
Infrastructure
Les ingénieurs infrastructure sont les gardiens de la technologie, garantissant que les systèmes informatiques fonctionnent de manière fluide et fiable. Ils doivent posséder une connaissance approfondie des systèmes d’exploitation, des réseaux et du cloud computing. Ils doivent également être capables de résoudre des problèmes complexes et de prendre des décisions rapides pour maintenir la disponibilité des systèmes critiques.
- Infrastructure as Code (IaC): Gérer l’infrastructure informatique de manière automatisée et reproductible à l’aide de langages tels que Terraform ou Ansible.
- Conteneurisation: Déployer et gérer des applications dans des conteneurs Docker ou Kubernetes pour une plus grande portabilité et évolutivité.
- Réseaux définis par logiciel (SDN): Gérer les réseaux informatiques de manière flexible et programmable à l’aide de technologies SDN telles que OpenFlow ou Cisco ACI.
- Cloud computing: Expertise dans les plateformes cloud telles que AWS, Azure ou GCP pour l’infrastructure as a service (IaaS) et la gestion de réseaux cloud.
- Virtualisation: Utilisation de technologies de virtualisation comme VMware ou Hyper-V pour une meilleure utilisation des ressources et une isolation des environnements.
- Capacité à résoudre des problèmes complexes et à maintenir la disponibilité des systèmes: Analyser et diagnostiquer les incidents de manière méthodique, en mettant en place des solutions pérennes pour garantir la continuité de service.
- Compréhension des meilleures pratiques de sécurité informatique: Mettre en œuvre des mesures de protection adéquates pour prévenir les cyberattaques et protéger les données sensibles.
Data
Les ingénieurs data sont les détectives de l’information, transformant les données brutes en connaissances précieuses. Ils doivent posséder des compétences en statistique, en apprentissage automatique et en science des données pour leur analyse et visualisation. Ils doivent également être capables de communiquer efficacement leurs résultats aux parties prenantes non techniques. Les meilleurs ingénieurs data ont une curiosité intellectuelle insatiable et une passion pour découvrir des modèles cachés dans les données.
- Big Data et analyse de données à grande échelle: Traiter et analyser de grands volumes de données provenant de sources diverses, à l’aide de plateformes telles que Hadoop, Spark ou Kafka.
- Data streaming et traitement en temps réel: Obtenir des informations à partir de données en temps réel pour une prise de décision plus rapide. Outils : Apache Flink, Apache Kafka Streams etc.
- Intelligence artificielle et Machine Learning : Appliquer des techniques d’IA et de ML pour développer des modèles d’apprentissage automatique et exploiter les données pour des tâches prédictives. Les bibliothèques utilisées sont entre autres TensorFlow ou PyTorch.
- Cloud computing: Plateformes cloud telles que AWS, Azure ou GCP pour le stockage, l’analyse et le traitement de données à grande échelle.
Product
Les ingénieurs produit sont les chefs d’orchestre de l’innovation, traduisant la vision du produit en réalité. Ils doivent posséder une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs et des tendances du marché. Ils doivent également être capables de collaborer efficacement avec les designers, les développeurs et l’ensemble des métiers pour créer des produits qui répondent aux attentes des utilisateurs.
- Design thinking: Processus créatif pour identifier les besoins des utilisateurs et concevoir des solutions innovantes
- Roadmap produit: Définir les fonctionnalités à développer et les prioriser en fonction de leur impact sur les utilisateurs et l’entreprise.
- Outils de gestion de produit: Maîtrise de logiciels comme Jira, Trello, Notion ou Asana pour planifier, organiser et suivre le développement du produit.
- Product Management : Usage de méthodologies agiles comme Scrum ou Kanban pour gérer le développement de produits en cycles courts et itératifs.
- Tests utilisateurs et A/B testing: Plateformes comme VWO, AB Tasty ou Optimizely pour recueillir des retours d’utilisateurs et tester de nouvelles fonctionnalités.
- ProductOps: Fluidifier la collaboration entre les équipes produit et opérationnelles pour accélérer la mise sur le marché et optimiser les processus.
- Analyse de données produit: Outils comme Google Analytics ou Mixpanel pour mesurer les performances du produit et identifier les opportunités d’amélioration.
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