Volante Technologies
Volante Technologies
501 – 1 000 Employés
Sponsor de visa H1BFintechSaaS
Volante Technologies développe des logiciels cloud natifs dédiés aux paiements et à la messagerie financière pour les banques et autres institutions financières. Son offre de paiements en tant que service, sa plateforme d’intégration low-code et ses outils API aident ses clients à connecter leurs systèmes de paiement, à gérer les virements nationaux et transfrontaliers, et à migrer vers ISO 20022. La plateforme prend en charge des réseaux tels que FedNow, RTP, Fedwire, SWIFT et SEPA, et propose des fonctionnalités d’orchestration des paiements, de prétraitement et d’analyse. Volante Technologies évolue dans les secteurs de la fintech et du logiciel en tant que service, au service de clients bancaires entreprises dans le monde entier.

Directeur associé de l’architecture logicielle

Pilotez l’architecture de systèmes utilisant Java, la messagerie, Kubernetes et l’IA chez Volante Technologies. L’entreprise propose des paiements en tant que service, à faible code et dans le cloud, aux entreprises financières.

Description

  • Concevoir et faire évoluer des systèmes distribués évolutifs et fiables, avec des composants d’IA et de LLM lorsque cela est pertinent.
  • Choisir des modèles architecturaux tels que l’architecture événementielle, CQRS, Saga, Circuit Breaker et API Gateway.
  • Produire des plans d’architecture, des diagrammes de séquence et des spécifications techniques.
  • Participer aux revues de code, aux discussions techniques et aux cérémonies de sprint.
  • Concevoir et développer des solutions de messagerie avec Apache Kafka, RabbitMQ, IBM MQ et ActiveMQ.
  • Appliquer Apache Camel à l’intégration d’entreprise et aux flux de routage et de transformation.
  • Veiller à ce que les architectures de messagerie offrent un débit élevé, une tolérance aux pannes et respectent les SLA requis.
  • Développer et réviser du code Java et Spring Boot prêt pour la production.
  • Promouvoir les pratiques des microservices pour la conception d’API, la décomposition des services et la communication entre services.
  • Piloter des preuves de concept portant sur des frameworks, bibliothèques, technologies et approches d’IA ou de LLM.
  • Concevoir et guider les stratégies de déploiement avec Docker et Kubernetes.
  • Superviser l’orchestration des charges de travail Kubernetes, la mise à l’échelle automatique, les quotas de ressources et la conception des espaces de noms.
  • Collaborer avec les équipes DevOps et plateforme sur les pipelines CI/CD et l’infrastructure en tant que code.
  • Mettre en place l’observabilité pour le traçage distribué, les journaux structurés et les métriques.
  • Définir des normes de surveillance des performances et d’alerte.
  • Analyser et optimiser les performances de Java, notamment la JVM, le tas et le ramasse-miettes.
  • Diriger les tests de performance et résoudre les goulots d’étranglement dans les systèmes à fort trafic et sensibles à la latence.
  • Enquêter sur les fuites mémoire de la JVM et définir des pratiques de programmation économes en mémoire.
  • Concevoir des modèles de données relationnels et optimiser les requêtes PostgreSQL, Oracle ou MySQL.
  • Concevoir les schémas, index et pipelines d’agrégation MongoDB.
  • Définir les modes d’accès aux données, le regroupement des connexions et les couches de cache.
  • Maintenir la cohérence, l’intégrité et la résilience des données dans les magasins de données distribués.
  • Repérer les lacunes technologiques, prototyper des solutions avec les équipes d’ingénierie et transformer les résultats des preuves de concept en recommandations d’architecture et feuilles de route de mise en œuvre.
  • Accompagner les équipes d’ingénierie dans les défis complexes de conception et de livraison.

Exigences

  • Justifier de 12 à 16 ans d’expérience progressive et pratique en ingénierie logicielle, ainsi que d’un solide parcours en architecture.
  • Rester activement impliqué dans le codage et l’ingénierie, plutôt que de travailler uniquement dans la gestion ou le conseil.
  • Maîtriser Apache Kafka, RabbitMQ, IBM MQ, ActiveMQ et Apache Camel.
  • Posséder de solides compétences en Java et Spring Boot pour créer des microservices et des API de niveau entreprise.
  • Avoir une expérience avérée de la conception de systèmes distribués à grande échelle gérant des volumes élevés et des SLA stricts.
  • Bien connaître Kubernetes et la conteneurisation, y compris l’exploitation de clusters en production.
  • Comprendre les pratiques d’observabilité, notamment le traçage distribué (comme Jaeger ou Zipkin), la journalisation (ELK/EFK) et les métriques (Prometheus/Grafana).
  • Comprendre les composants internes de la JVM, la gestion de la mémoire et les techniques d’optimisation des performances.
  • Avoir une solide expérience des bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, Oracle) et NoSQL (MongoDB).
  • Prendre des décisions d’architecture fondées sur des modèles établis et des principes d’ingénierie éprouvés.
  • Avoir dirigé des preuves de concept de bout en bout.
  • Utiliser au quotidien des outils d’IA/LLM tels que GitHub Copilot, ChatGPT ou Claude pour la conception, le codage, les revues, la documentation et le débogage.
  • Pouvoir apprendre et mettre en œuvre rapidement des solutions d’IA/LLM et les intégrer avec pragmatisme aux architectures d’entreprise lorsqu’elles apportent une valeur claire.
  • Avoir une expérience dans les paiements, la messagerie financière ou les plateformes réglementées de technologies financières.
  • Connaître le sourcing d’événements et le traitement de flux, par exemple Kafka Streams ou Apache Flink.
  • Avoir une expérience de l’ingénierie du chaos et des pratiques de test de résilience.
  • Avoir une expérience pratique de l’intégration d’API LLM ou de l’utilisation de frameworks d’IA tels que Spring AI ou LangChain4j dans des systèmes Java.
  • Connaître les bases de données vectorielles ou la recherche vectorielle, comme pgvector, Weaviate, Pinecone ou Milvus, ainsi que les modèles RAG.
  • Connaître les pratiques d’IA responsable en production, notamment la gouvernance des données, l’auditabilité, le suivi des coûts et de la latence, ainsi que la supervision humaine si nécessaire.

Avantages

  • Rémunération compétitive.
  • Avantages liés à la santé.
  • Options de travail à distance ou flexible.
  • Soutien au développement professionnel.

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