Développeur fullstack javascript (node.js/react) data & dataviz - h/f

Description :

En tant queDéveloppeur Full-Stack JavaScript (Node.js/React) - Data & Dataviz F/H, vous rejoignez une équipe à taille humaine, en prise directe avec le Head of Data & IA, pour maintenir et faire évoluer les applications internes et client de Business Intelligence, reporting et datavisualisation.
MISSIONS PRINCIPALES
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MAINTIEN & ÉVOLUTION des applicatifs web de BI, dashboards et reporting existants (Node.js/Express, React, PostgreSQL, Snowflake).
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CONCEPTION ET DÉVELOPPEMENT de nouvelles fonctionnalités orientées data-visualisation (graphiques interactifs).
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OPTIMISATION des performances backend (requêtes SQL/PostgreSQL, modélisation dans Snowflake) et frontend (lazy-loading, virtualisation de grilles).
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INDUSTRIALISATION : tests unitaires/ d'intégration, CI/CD, documentation, bonnes pratiques de clean code.
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COLLABORATION quotidienne avec les Data Analysts/Business Analysts pour traduire les besoins métier en solutions pragmatiques et scalables.
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VEILLE ET INNOVATION : proposer de nouveaux composants UI/UX et bonnes pratiques autour de la data-viz.
STACK & ENVIRONNEMENT TECHNIQUE
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BACKEND : Node.js 18+ & Express.
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FRONTEND : React.js, React Charts
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BASE DE DONNÉES: PostgreSQL 13+, Snowflake DataWarehouse.
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DATA: Python
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CI/CD & CLOUD: GitHub Actions
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AI CODING : GitHub Copilot, Cursor IDE avec Claude sonnet 3.7 (soutien mais non substitut).



Profil recherché :


EXPÉRIENCE
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≥ 3 ANS d'expérience consolidée sur des projets web FULL-STACK JAVASCRIPT.

COMPÉTENCES TECHNIQUES OBLIGATOIRES
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Maîtrise de NODE.JS/EXPRESS et REACT (hooks, state management).
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Connaissance avancée de JAVASCRIPT/TYPESCRIPT.
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Pratique solide de GIT et méthodologies agiles (Scrum/Kanban).

COMPÉTENCES TECHNIQUES APPRÉCIÉES
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SQL avancé (analytical functions, optimisation) ; design de schémas relationnels.
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Pratique de SNOWFLAKE ou d'un entrepôt cloud équivalent.
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Librairies de DATAVISUALISATION (D3.js, Recharts, AntDesign Charts.).
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Architecture micro-services, GraphQL, REST best practices, tests automatisés.

SOFT SKILLS
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RIGUEUR et souci de la qualité du code.
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CULTURE DATA : curiosité pour les chiffres, les KPIs, la mise en récit visuelle.
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AUTONOMIE et sens de l'organisation ; capable de cadrer soi-même un besoin technico-métier.
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ESPRIT D'ÉQUIPE : collaboration étroite avec Data Engineers & Analysts.
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INNOVATION RAISONNÉE: utilisation d'outils d'IA en support, tout en gardant un esprit critique.