Lead Software Engineer

Qui sommes-nous ?

Implicity est une MedTech qui développe une plateforme de télésurveillance cardiaque pour les cardiologues, en s’appuyant sur la data et l’intelligence artificielle.

Notre plateforme simplifie la gestion des données transmises par les dispositifs cardiaques implantés, pour que les équipes médicales puissent se concentrer sur le suivi de leurs patients.

Pour faire simple, en rejoignant Implicity, vous contribuez à sauver des vies avec nous.

Le Dr Arnaud Rosier (cardiologue et chercheur en IA) et David Perlmutter (ingénieur et entrepreneur) ont co-fondé Implicity en 2016.

• Dix ans plus tard, plus de 250 hôpitaux et centres médicaux utilisent nos solutions, pour plus de 100 000 patients suivis.

• Cette équipe a déjà fait d'Implicity un leader européen, et on s'apprête à faire de même sur le marché américain.

Le poste et son contexte

En quelques mots:

Chaque jour, notre plateforme reçoit les transmissions des dispositifs cardiaques implantés des patients suivis, issues de sources hétérogènes et dans plusieurs pays. Ces données alimentent le suivi sur lequel les cardiologues s'appuient au quotidien, ainsi que les modèles analytics et IA développés par nos équipes data science.

Aujourd'hui, la couche d'ingestion représente environ 2 millions d'exécutions de workflows par jour, réparties sur une centaine de types de pipelines, en multi-région, avec dix ans d'historique. L'enjeu des prochaines années : la repenser sans casser le run.

On cherche un·e Tech Lead Software Engineer pour prendre l'ownership technique de ce domaine et encadrer l'équipe Ingestion. L'équipe réunit des profils software et data engineering, avec un fort socle backend spécialisé sur l'ingestion.

Organisation de l’équipe:

• Reporting : Deputy CTO

• Équipe : +8 personnes avec 80% de profils software et 20% Data.

• Collaboration : PM de l’équipe, Software Architect, Software Engineers, Data etc

Notre environnement technique

• Langages / frameworks : TypeScript (Node.js, NestJS), Angular côté front

• Architecture : microservices, patterns event-driven, RabbitMQ

• Data : PostgreSQL, Athena

• Cloud : AWS

• Orchestration de workflows : Temporal

• Conteneurs & CI/CD : Docker, Kubernetes, GitLab CI

• Observabilité : Prometheus, Grafana

Vos missions

En tant que Lead Software Engineer de l'équipe Ingestion, vous portez la direction technique de l'ingestion et de l'orchestration de nos pipelines, et vous faites progresser l'équipe à vos côtés. Un rôle hybride, qui alie leadership technique, contribution hands‑on et management de proximité.

• Définir et porter l'architecture d'ingestion et d'orchestration : piloter la façon dont les données sont ingérées, orchestrées, validées et mises à disposition de la plateforme. Concevoir l'architecture cible et séquencer la refonte en tenant compte de dix ans d'existant.

• Garantir la fiabilité à l'échelle : chez nous, le scale est d'abord une question de nombre d'exécutions plus que de volume brut. Renforcer la reprise sur erreur, l'idempotence, les backfills et l'observabilité.

• Intégrer les exigences réglementaires : on manipule des données de santé, donc l'hébergement certifié HDS, la traçabilité et l'audit trail sont pris en compte dès la conception des pipelines.

• Faire monter l'équipe en compétences : mentorer, conduire les revues d'architecture et de code, diffuser les bonnes pratiques et les design patterns, cadrer les sujets pour développer l'autonomie de l'équipe.

• Challenger les décisions techniques : identifier les risques, les expliciter et formuler des alternatives argumentées.

• Manager l'équipe au quotidien : organiser les plannings, les congés, la présence au bureau et les astreintes, tout en restant hands‑on.

Votre profil

Expérience:

• Une solide expertise en software engineering, acquise sur des systèmes en production (backend, design patterns, code review), avec une vraie exposition à la data. Une expérience dbt ou Databricks est un plus.

• Ingestion en production : vous avez conçu et opéré des pipelines d'ingestion où l'enjeu principal était la fiabilité et l'opérabilité, avec des sources externes hétérogènes.

• Orchestration de workflows : vous maîtrisez un orchestrateur, idéalement Temporal. Une expérience solide d'Airflow, Dagster, Prefect ou Step Functions est aussi bienvenue.

• Leadership technique :