Staff Architect

Chez Evaneos, notre mission est simple : être le leader du voyage plus responsable en connectant, via notre marketplace, des voyageurs à des agences locales partout dans le monde, pour créer des expériences plus locales, plus humaines et plus durables.

Pour y parvenir, on construit une plateforme technique à la hauteur de nos ambitions : robuste, scalable et résiliente.

Au sein du département Tech & Inno, nous recrutons un·e Staff Architect pour :

• Transformer une architecture héritée en fondation claire et fiable : tu reprends une archi existante fragmentée (legacy PHP, services partiels, données non optimisées) et tu la rends progressivement plus simple, plus stable et mieux documentée, sans big bang.

• Poser un cadre technique partagé (patterns, ADRs, décisions écrites légères) qui aide 35+ ingénieurs à avancer plus vite et avec moins de friction.

• Collaborer étroitement avec Data et le Pôle Innovation pour identifier les bons cas d'usage IA et évaluer leur ROI réel (pas « l'IA partout »).

Ton impact, ce sera de moderniser une architecture existante de +10 ans en une base fiable qui réduit les incidents, accélère les cycles produits, et rend possible les chantiers data / IA dont la marketplace a besoin.

Au sein du département Tech & Innovation (4 équipes produit, 1 équipe Platform, 1 équipe Data Engineering), tu rejoindras la communauté de leadership technique.

Tu travailleras régulièrement avec :

• Head of Engineering → alignment priorités, escalade conflits

• Chapter Leaders Front & Back → comprendre leurs besoins, challenger les dégâts archi

• Head of Platform Engineering → assurer que l'archi est livrable opérationnellement

• Head of Data Engineering → collaboration IA, optimisation requêtes (1x/semaine)

• Developer Experience Lead → s'assurer que l'archi simplifie la vie des devs

• Security Lead → review des ADRs, design par défaut (1x/quinzaine)

Tu reporteras directement à Guillaume, CTO.

Le cadre : de l'autonomie, des échanges directs, une culture consciente de la dette technique et qui privilégie les décisions simples et tenues plutôt que les grands plans théoriques.

 Stabiliser les fondations (40 % du temps)

• Tu finalises la vision de modernisation de l'architecture (entamée cette année) et recommandes les chantiers prioritaires :
  Audit initial : état des lieux archi, dépendances, points de fragmentation
  Cartographie & patterns de modernisation : legacy vs nouveaux services, découpage, patterns.

• Tu simplifies notre architecture technique pour maximiser la maintenance et l'observabilité de nos projets par nos code owners (nombreux repositories vs monorepo par exemple).

 Élever les standards techniques (30 % du temps)

• Tu cadres les ADRs (Architecture Decision Records) :
  Quel pattern pour cohabiter legacy versus nouveau ? Comment découper ce service ? Quand utiliser sync vs async pour la réplication de données ? Comment documenter ces décisions et les revisiter régulièrement ?

• Tu es garant de la bonne structuration et performance des données (quelle database pour quel besoin ?).

• Tu accompagnes et challenges les Tech Leads et Chapter Leads sur leurs décisions, avec des feedbacks actionnables.

• Tu as une veille technologique suffisante pour déterminer quelles technologies ou outils nous devons conserver et lesquels nous devons retirer. Tu arbitres également sur build vs buy.

Orchestrer les décisions (20 % du temps)

• Tu alignes Tech, Platform et Data pour éviter que l'architecture ne bloque les roadmaps produit.

• Tu aides à trancher quand plusieurs options techniques s'affrontent en posant clairement les compromis.

• Tu veilles à ce que sécurité et compliance soient prises en compte au bon moment, sans transformer chaque sujet en tunnel de process.

 Promouvoir l'innovation utile (10 % du temps)

Tu identifies avec Data et le Pôle Inno les cas d'usage IA qui ont du ROI réel.

• Pas « l'IA partout » : chaque initiative doit justifier son coût (infra + ML ops + maintenance) :
  Exemple : améliorer recherche marketplace avec embeddings = peut valoir le coup
  Contre-exemple : « chatbot IA généraliste » = pas pour nous