Lead Software Engineer

Notre Mission

Chez Mastercard, nous nous efforçons de connecter et de dynamiser une économie numérique et inclusive qui bénéficie à tous, partout. Nous y parvenons en rendant les transactions sûres, simples, intelligentes et accessibles. Nos données et réseaux sécurisés, nos partenariats et notre passion alimentent nos innovations et nos solutions, aidant les individus, les institutions financières, les gouvernements et les entreprises à atteindre leur plein potentiel. Notre quotient d’intégrité (QI) façonne notre culture et influence tout ce que nous faisons, à l’intérieur et à l’extérieur de notre organisation. Nous favorisons une culture d’inclusion, honorant les forces uniques, les points de vue et les expériences de tous les employés. Nous croyons que notre diversité améliore la performance de l’équipe, conduisant à de meilleures décisions, à l’innovation et à de meilleurs résultats commerciaux.

Qui est Mastercard ?

Mastercard est une entreprise technologique mondiale de premier plan dans l’industrie des paiements. Notre mission est de connecter et de dynamiser une économie numérique et inclusive qui bénéficie à tous, partout, en veillant à ce que les transactions soient sûres, simples, intelligentes et accessibles. Grâce à des données sécurisées, des réseaux, des partenariats et une passion pour l’innovation, nous permettons aux individus, aux institutions financières, aux gouvernements et aux entreprises d'atteindre leur plein potentiel. Avec des opérations s'étendant sur plus de 210 pays et territoires, nous nous engageons à construire un monde durable qui débloque des possibilités inestimables pour tous.

Aperçu

La science des données et l'intelligence artificielle marquent la prochaine phase de la transformation numérique de Mastercard, représentant une évolution significative dans notre parcours de croissance. Alors que nous continuons à faire progresser notre stratégie de science des données et d'IA pour soutenir nos plans de croissance ambitieux, nous recherchons un talentueux Lead Software Engineer pour rejoindre notre équipe. Êtes-vous un développeur expérimenté avec la vision de guider des projets complexes de l'idéation à la mise en œuvre ? Si c’est le cas, nous serions ravis de vous avoir dans notre équipe !

Responsabilités

• Fournir une vision technique et un leadership
• Participer aux discussions de priorisation de l'équipe avec les parties prenantes du produit/de l'entreprise
• Estimer et gérer les tâches de livraison (conception, développement, test, déploiement, configuration, documentation) pour répondre aux exigences commerciales
• Automatiser les aspects de la construction, de l'exploitation et de l'exécution des logiciels
• Mener des discussions de compromis code/conception/processus au sein de l'équipe si nécessaire
• Rapporter le statut et gérer les risques au sein des applications/services principaux
• Se concentrer sur le parcours et l'expérience du client tout en conduisant l'intégration du service
• Participer à des démonstrations et discussions d'acceptation avec les propriétaires de produits
• Développer une compréhension complète de l'architecture technique de bout en bout et des systèmes de dépendance
• Explorer et évaluer de nouveaux outils et technologies à travers des POC significatifs
• Promouvoir l'adoption de normes et de cadres technologiques ; examiner le travail de codage, de test et d'automatisation des membres de l'équipe
• Encadrer et guider les nouveaux membres de l'équipe et les moins expérimentés
• Identifier les opportunités d'améliorer les processus globaux et de réduire les déchets
• Partager et rechercher des connaissances au sein de la Guilde/du Programme pour promouvoir la réutilisation des modèles, des bibliothèques et des pratiques, améliorant ainsi la productivité

Compétences & Expérience

• Bachelor ou maîtrise en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine connexe
• 6+ ans d'expérience en génie logiciel avec une exposition à l'ingénierie des données ou à la science des données
• Maîtrise des langages de programmation (par exemple, Python, Java, Scala) et des frameworks (par exemple, Pandas, Spring Boot)
• Familiarité avec MLOps (formation, service et surveillance de modèles), les réseaux neuronaux et les LLM
• Connaissance des systèmes d'exploitation internes (Windows, Linux) pour écrire du code inter