Développeur Google Workspace & Front

CONTEXTE

Au sein de la Direction des Systèmes d'Information, le programme de transformation Promo 4.0 vise à revoir et améliorer les processus et outils sur le périmètre promotionnel.

Les enjeux sont de :

• Gagner en efficience opérationnelle
• Améliorer le time to market
• Améliorer la qualité de la donnée
• Améliorer la qualité de service en centrales et magasins

Le périmètre regroupe plusieurs projets de développement d'outils métiers, de taille et de complexité variables, menés selon une démarche full IA inédite à la DSI. Cette démarche couvre l'ensemble du cycle projet (cadrage, prototypage, développement, accompagnement au changement) et s'appuie sur des outils d'IA générative comme levier central de productivité et de qualité.

Les développements s'appuient sur des stacks variées selon la nature et l'envergure des projets. Une part des outils métiers capitalise sur la suite Google Workspace via Google Apps Script. Pour les projets plus impactants ou lorsque Apps Script atteint ses limites, le développement est réalisé sur des stacks plus performantes (web moderne, cloud).

La maîtrise des deux univers est attendue.

MISSIONS GÉNÉRALES

Au sein de l'équipe Promo et sous la responsabilité du Leader Produit du périmètre, en binôme avec un Développeur senior IA-native déjà en place, le Développeur / Architecte IA-native porte la conception technique et la réalisation des outils métiers qui lui sont confiés, et contribue au cadrage avec les métiers en fonction des projets.

Il contribue activement à la construction et à l'industrialisation de la démarche full IA sur le périmètre, en s'appuyant massivement sur l'IA comme levier de productivité et de qualité à chaque étape.

Contribution au cadrage

• Appui au cadrage : contribuer aux échanges avec les métiers pour comprendre le besoin, challenger les demandes et faire converger vers une solution lisible.
• Formalisation IA-assistée : exploiter les outils d'IA générative pour produire les livrables de cadrage (comptes-rendus, spécifications, parcours utilisateurs).
• Prototypage IA-assisté : produire des maquettes HTML cliquables (via outils IA-native type v0, Lovable, Claude Artifacts ou équivalents) pour faciliter la validation métier avant le développement.

Conception technique

• Spécifications techniques : traduire les éléments de cadrage et les prototypes validés en spécifications techniques exploitables.
• Conception d'architecture : définir l'architecture cible (front, back, données, intégrations) de chaque outil métier, en cohérence avec les standards techniques du périmètre.
• Choix technologiques : arbitrer les choix de stack et patterns selon les contraintes du projet, en lien avec le Développeur senior IA-native.
• Intégration au SI : concevoir les intégrations avec les SI existants du périmètre promo (API, flux de données, systèmes amont/aval).

Développement IA-native

• Configuration et orchestration IA : paramétrer les agents IA (instructions, compétences, contextes), orchestrer des workflows multi-agents et paralléliser les tâches de développement pour optimiser la vélocité.
• Qualité du code généré par l'IA : appliquer les garde-fous (linting, conventions, revues automatisées, tests générés) pour garantir un code propre, maintenable et auto-testé.
• Développement bout en bout : porter le développement de chaque outil (front, back, intégrations) en s'appuyant sur des outils de développement assistés par IA (Claude Code, Cursor, ou équivalents).
• CI/CD et industrialisation : appliquer les pipelines de build, test et déploiement définis sur le périmètre.
• Sécurité et conformité : garantir la conformité des outils livrés aux standards de sécurité et de protection des données du groupe.

Qualité, recette et mise en production

• Tests automatisés : concevoir et maintenir la couverture de tests (unitaires, intégration, E2E) en cohérence avec la stratégie de recette définie sur chaque projet.
• Mise en production : piloter techniquement les MEP et bascules de chaque outil.
• Stabilisation : assurer le support post-MEP et le transfert progressif vers les équipes de run.

Agilité multi-projets

• Polyvalence : capacité à enchaîner ou à paralléliser plusieurs projets de taille moyenne sur le périmètre, avec des contextes métiers différents.
• Contextualisation rapide : absorber rapidement un nouveau contexte fonctionnel et technique, en s'appuyant sur les éléments de cadrage disponibles.
• Gestion des priorités : arbitrer ses priorités entre projets en lien avec le Leader Produit et le Développeur senior IA-native.

Contribution à la démarche full IA

• Co-construction des standards : contribuer activement, aux côtés du Développeur senior IA-native, à la définition des patterns, prompts, configurations d'agents et workflows du périmètre.
• Expérimentation sur projets réels : tester et faire évoluer les pratiques IA-native au fil des projets, et co-formaliser les retours d'expérience avec le Développeur senior et le Leader Produit.
• Industrialisation : contribuer activement à l'industrialisation de la démarche IA-native sur le périmètre, afin qu'elle puisse être répliquée sur d'autres projets de la DSI.