Développeur Java Spring Boot Senior – Paiement & Authentification - Freelance

Taux journalier (TJM): 410

Contexte et détails de la mission

La Team Payment & Authentification (client final anonymisé) est en charge de réaliser le Build/Run sur les produits autour du paiement. Une nouvelle application doit être développée pour traiter une nouvelle activité.
Il s'agit d'une écriture from scratch. Le projet est mené en méthode Agile.
Une grande autonomie et une capacité à proposer des solutions sont demandées pour cette prestation.

Nous recherchons un concepteur sur les applications du produit pour assurer la conception applicative et technique des évolutions souhaitées, des propositions sur la réalisation dans un contexte métier innovant. Une autonomie et une force de proposition sont demandées pour cette prestation. Le profil souhaité doit avoir des compétences techniques fortes, avec un très bon niveau d'expertise technique (produit, database, APIs, ...). Il devra comprendre les besoins fonctionnels issus du Product Owner ou des autres squads. Un encadrement des personnes de la squad en tant que scrum master serait un plus.

Au sein de la squad Acceptation, le Prestataire est en charge des activités suivantes :

• Appétence et utilisation d'IA régulièrement

• Spécifications fonctionnelles et techniques

• Développement

• Tests unitaires

• Recette des livrables

• Tests de charge

• Analyse d'incidents et prise en compte des contraintes du RUN

Les technologies utilisées sont Java 25, SpringBoot 4. L'application est hébergée sur Azure.

Expertises spécifiques :

• Spring Boot 3 & 4, Java 21 & 25

• JPA/Hibernate, Tomcat Apache, Oracle, PostgreSQL

• Elastic Search

• Azure

• Connaissances flux de paiement / monétique

• Authentification

Type de prestation recherché :
Séniorité : Plus de 5 ans

Description :

• Maîtriser l'utilisation avancée des données et réaliser des projets décisionnels, datamining et data management

• Assurer le développement et l'industrialisation des applications utilisant une grosse volumétrie

• Analyser les besoins clients

• Approche analytique, statistique ou en Machine Learning

• Concevoir et réaliser des solutions Big Data (collecte, transformation, analyse et visualisation de données sur une large volumétrie avec un niveau de performance élevé)