- Concevoir et implémenter l'architecture gérant le contrôleur de DAG et la couche d'orchestration pour les recalibrations initiales et périodiques. - Définir la sémantique des noeuds : entrées, sorties, idempotence, délais, stratégies de retry et comportements de rollback sûrs. - Implémenter un moteur de politiques pour les contrôles top-down et les arbres de décision conditionnels déclenchant les recalibrations. - Construire des parcours opérateurs permettant la mise en pause, le diagnostic, les propositions de correctifs et la reprise à partir de noeuds en échec. - Collaborer avec les expérimentalistes pour traduire les procédures de calibration en primitives d'orchestration robustes et testables. - Renforcer la fiabilité via des tests automatisés (unitaires, intégration, hardware-in-the-loop) et l'automatisation des runbooks. - Plus de 5 ans d'expérience en ingénierie logicielle avec des systèmes d'orchestration ou de workflow en production. - Solides compétences en Python ; expérience dans le développement de logiciels de contrôle fiables pour du matériel. - Expérience avec des frameworks de workflow / DAG (par exemple Airflow, Prefect ou des solutions d'orchestration sur mesure). - Expérience avérée dans les systèmes tolérants aux fautes, les stratégies de retry, l'idempotence et l'observabilité. - Familiarité avec le contrôle d'instrumentation et les interfaces matérielles (SCPI, VISA, gRPC, série) ou volonté d'apprendre. - Expérience des stratégies de tests hardware-in-the-loop et des pipelines CI/CD. - Excellentes compétences en communication et capacité à travailler avec des scientifiques expérimentaux.