Job Specifications
Développeur·se Full Stack (CDI) – SaaS climat & IA – GCP / Python / Big Data
Localisation : Angers (télétravail possible)
Type de contrat : CDI – Temps plein
Expérience : 5 ans minimum
Disponibilité : Dès que possible
À propos de nous
Le changement climatique n'est plus une menace lointaine : c'est une réalité quotidienne qui impacte les entreprises et les communautés du monde entier. La fréquence et l'intensité croissantes des événements climatiques exigent une action immédiate.
Notre mission : aider les entreprises à s’adapter aux impacts du dérèglement climatique.
Nous développons une solution SaaS innovante qui fournit des diagnostics climat à haute résolution à partir de données scientifiques, météorologiques et territoriales. Nos jumeaux numériques de terrain, nos modèles de risque, et notre utilisation de l’IA nous positionnent à la croisée de la tech for good, de la climate intelligence, et du Big Data.
Pour renforcer notre équipe tech, nous recrutons un·e développeur·se Full Stack prêt·e à s’investir dans un projet à fort impact.
Tes missions
En tant que développeur·se Full Stack, tu travailleras en étroite collaboration avec notre CTO et notre équipe data pour :
Concevoir, développer et maintenir des interfaces web (front-end) pour nos utilisateurs B2B (cartographie, filtres, dashboards…)
Implémenter et optimiser les API et services back-end (Python / FastAPI / Flask)
Intégrer des modèles IA (Google Gemini / Notebook LM) pour enrichir nos analyses
Participer au traitement et à la valorisation de jeux de données climatiques massifs (BigQuery, Cloud Storage)
Déployer et monitorer des applications scalables dans Google Cloud Platform
Collaborer à la conception technique (architecture logicielle, choix technologiques, CI/CD)
Contribuer à la documentation, la qualité du code et la veille technologique
Stack technique
Back-end : Python (FastAPI, Flask), APIs REST
Front-end : React.js, TypeScript, TailwindCSS, une connaissance de Streamlit est un gros plus
Base de données : BigQuery, PostgreSQL
Cloud & DevOps : Google Cloud Platform (Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage), Docker, GitHub Actions
IA / Données : Gemini, Vertex AI, Pandas, NumPy, xarray, NetCDF
Outils : Git, Notion, Slack, Figma
Profil recherché
Tu as au moins 3 ans d’expérience sur des projets SaaS, idéalement dans la data ou les sciences environnementales
Tu maîtrises le développement back-end en Python et tu es à l’aise avec React côté front
Tu sais manipuler des volumes massifs de données et optimiser les performances
Tu connais bien Google Cloud Platform ou un autre cloud équivalent (AWS, Azure)
Tu as un bon niveau d’autonomie et l’envie de t’investir dans un projet à impact positif
Tu es curieux·se, rigoureux·se, et sensible aux enjeux climatiques
Tu parles anglais à un niveau professionnel
Les + qui nous séduisent
Expérience avec des données scientifiques (climat, météo, environnement)
Connaissance de d’outils d’IA générative
Goût pour le design produit et l’expérience utilisateur
Participation à un projet entrepreneurial ou en start-up
Ce que nous offrons
Un projet porteur de sens et d’impact sociétal concret
Une équipe agile, expérimentée et passionnée
Un cadre de travail flexible (remote possible, horaires souples)
Une rémunération attractive selon expérience
Du matériel de qualité, des formations techniques et des responsabilités dès le premier jour
Intéressé·e ?
Envoie-nous ton CV, un lien vers ton portfolio ou GitHub, et quelques mots sur ce qui te motive à nous rejoindre à : contact@tardigrade-ai.com
About the Company
Climate change intensifies extreme events, massively impacting economies and populations. GHG emissions, rising with a new record in 2023, worsen these risks for decades. In Europe, the impact is considerable: 1.5 million SMEs, 190 million employees, and 450 million inhabitants.
To assess exposure to climate risks, vulnerability scores exist, similar to credit scores. But they are too simplistic (a letter, a color), whereas climate risks are multi-dimensional (heat, cold, floods...) and geolocated.
These risks largely affe...
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