Pourquoi rejoindre Keyrus aujourd'hui ?

Keyrus est un groupe international de 2 800 consultants et experts présents dans 28 pays, porté par une conviction forte : ce n'est pas l'intelligence artificielle qui transforme les entreprises, mais l'intelligence conçue, structurée et intégrée à leur fonctionnement.

Depuis plus de 30 ans, nous construisons les fondations data qui permettent aux systèmes intelligents de créer de la valeur. Nous concevons le système d'exploitation de l'entreprise intelligente, où la donnée, l'IA et l'expertise humaine s'intègrent au cœur des processus métiers pour générer une performance durable. Chez Keyrus, nous donnons vie à l'intelligence opérationnelle.

L'intelligence artificielle ne remplace pas l'humain. Elle lui permet de se concentrer sur ce qu'aucun système ne peut reproduire : comprendre, décider, concevoir et innover. Rejoindre Keyrus, c'est construire son jugement, son expertise et sa capacité à résoudre des problématiques complexes.

La technologie est un accélérateur. La culture Keyrus fait la différence. L'excellence opérationnelle permet de relier les deux.

Software Engineer

Le Software Engineer construit et industrialise les applications en production : frontend, backend, bases de données, mise en production, sécurité. Il porte la discipline d'ingénierie (qualité de code, architecture applicative, tests) qui garantit que ce qui est déployé tient dans la durée, pas seulement à la démonstration.

Ce qui vous attend

• Vous construisez des applications en production de bout en bout : frontend, backend, base de données, mise en production.
• Vous intégrez les briques d'IA développées avec l'AI Engineer au sein d'applications robustes et maintenables.
• Vous garantissez la qualité de code, l'architecture applicative et la sécurité de ce qui est déployé, pas seulement sa faisabilité en démonstration.
• Vous mettez en place les tests, la CI/CD et l'infrastructure as code qui permettent un déploiement fiable et répété.
• Vous collaborez avec le Foundations Architect sur l'intégration applicative des architectures qu'il conçoit.
• Vous montez en compétence sur l'architecture logicielle globale, les systèmes distribués et la gouvernance technique, à mesure que votre séniorité progresse.

Ce que vous apportez

Expérience et parcours

• Une expérience significative de développement d'applications en production, quel que soit votre point de départ : ESN, éditeur de logiciel, startup, ou client final côté DSI.
• Une pratique avérée de mise en production d'applications à l'échelle, du code à l'exploitation, pas seulement de leur conception sur schéma.
• Une expérience de collaboration avec des architectes ou des équipes data/IA sur l'intégration de briques techniques complexes.

Posture et savoir-être

• Une rigueur d'ingénierie qui dépasse la validation en démonstration : vous pensez production, maintenabilité et sécurité dès la conception.
• Une autonomie réelle sur l'ensemble de la chaîne applicative, du code à la mise en production.
• Une capacité à collaborer étroitement avec le Foundations Architect et l'AI Engineer, sans dépendre d'eux pour avancer sur votre périmètre.
• Une curiosité pour l'intégration de briques d'IA dans des applications robustes, sans chercher à devenir vous-même orchestrateur d'agents.
• Une capacité à produire, documenter et transmettre ce que vous construisez, pour que le code tienne au-delà de votre présence dans l'équipe.

Compétences techniques indispensables

• Maîtrise des fondamentaux du développement logiciel : programmation orientée objet, design patterns, structures de données, complexité algorithmique.
• Maîtrise approfondie d'au moins un langage back-end de production (Java/Spring, Python, Node.js/TypeScript, ou .NET/C#, selon l'écosystème du client).
• Maîtrise d'un framework front-end de production, tel que React, Angular ou Vue.
• Conception d'architectures microservices et d'architectures applicatives capables de monter en charge.
• Conception d'architectures événementielles (event-driven) et de systèmes distribués.
• Conception et requêtage de bases de données relationnelles et de solutions de cache.
• Conception d'API REST ou GraphQL.
• Conteneurisation et orchestration d'applications avec Docker et Kubernetes.
• Déploiement sur le cloud (AWS, GCP ou Azure) et gestion de l'infrastructure as code (Terraform).
• Mise en place de pipelines CI/CD et de stratégies de tests (unitaires, intégration) à l'échelle d'une équipe.
• Sécurisation des applications en production et mise en place d'une observabilité opérationnelle (logs, métriques, alerting).
• Rédaction de dossiers d'architecture technique et de documentation destinée à d'autres équipes.
• Intégration d'APIs de modèles de langage (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google Gemini, etc.) au niveau applicatif, l'orchestration d'agents restant de la responsabilité de l'AI Engineer.
• Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral, indispensable quel que soit le niveau d'expérience.

Ce qui nous anime

À propos de Keyrus