Le poste En tant que Développeur Full-Stack JavaScript (Node.js/React) - Data & Dataviz F/H, vous rejoignez une équipe à taille humaine, en prise directe avec le Head of Data & IA, pour maintenir et faire évoluer les applications internes et client de Business Intelligence, reporting et datavisualisation. Missions principales Maintien & évolution des applicatifs web de BI, dashboards et reporting existants (Node.js/Express, React, PostgreSQL, Snowflake). Conception et développement de nouvelles fonctionnalités orientées data-visualisation (graphiques interactifs). Optimisation des performances backend (requêtes SQL/PostgreSQL, modélisation dans Snowflake) et frontend (lazy-loading, virtualisation de grilles). Industrialisation : tests unitaires/ d'intégration, CI/CD, documentation, bonnes pratiques de clean code. Collaboration quotidienne avec les Data Analysts/Business Analysts pour traduire les besoins métier en solutions pragmatiques et scalables. Veille et innovation : proposer de nouveaux composants UI/UX et bonnes pratiques autour de la data-viz. Stack & environnement technique Backend : Node.js 18+ & Express. Frontend : React.js, React Charts Base de données : PostgreSQL 13+, Snowflake Data Warehouse. Data : Python CI/CD & Cloud : GitHub Actions AI Coding : GitHub Copilot, Cursor IDE avec Claude sonnet 3.7 (soutien mais non substitut). Profil recherché Expérience ≥ 3 ans d'expérience consolidée sur des projets web full-stack JavaScript. Compétences techniques obligatoires Maîtrise de Node.js/Express et React (hooks, state management). Connaissance avancée de JavaScript/TypeScript. Pratique solide de git et méthodologies agiles (Scrum/Kanban). Compétences techniques appréciées SQL avancé (analytical functions, optimisation) ; design de schémas relationnels. Pratique de Snowflake ou d'un entrepôt cloud équivalent. Librairies de datavisualisation (D3.js, Recharts, Ant Design Charts.). Architecture micro-services, GraphQL, REST best practices, tests automatisés. Soft Skills Rigueur et souci de la qualité du code. Culture data : curiosité pour les chiffres, les KPIs, la mise en récit visuelle. Autonomie et sens de l'organisation ; capable de cadrer soi-même un besoin technico-métier. Esprit d'équipe : collaboration étroite avec Data Engineers & Analysts. Innovation raisonnée : utilisation d'outils d'IA en support, tout en gardant un esprit critique.