Principal Software Engineer - Mobile SDK Tooling & On‑Device Computer Vision (iOS/Android)

Fondée en 1927, SICPA est une entreprise technologique privée suisse qui soutient la bonne gouvernance et la prospérité à long terme des nations.
SICPA donne le rythme de la souveraineté, permettant aux gouvernements de protéger leurs citoyens, leurs actifs souverains et leurs économies. Réputée pour sécuriser la majorité des billets de banque dans le monde, SICPA opère sur cinq continents. Aujourd’hui, notre plateforme pour la souveraineté offre des solutions intégrées protégeant la mobilisation des recettes, les ressources naturelles, la santé, la protection des marques ainsi que la souveraineté numérique et les services publics sécurisés.
RÔLE
•
Renforcer l’observabilité et le diagnostic des SDK et applications de référence en utilisant Splunk et d’autres outils (logs, métriques, signaux de crash, diagnostics sur le terrain).
•
Construire et gérer les outils d’ingénierie et l’automatisation, et définir une feuille de route multi-trimestres pour la plateforme, afin de réduire de manière mesurable la charge opérationnelle et d’augmenter la productivité des développeurs à grande échelle au sein de l’équipe (~20 ingénieurs), tout en réduisant les efforts d’intégration et de support.
•
Concevoir, implémenter et maintenir des pipelines d’intégration continue / livraison continue et des portes de qualité (Jenkins) pour les SDK mobiles (build, test, packaging, validation de release, détection de régressions).
•
Développer des cadres de qualification de release : tests fonctionnels automatisés, benchmarks de performance, vérifications de compatibilité et environnements de test reproductibles.
•
Fournir et faire évoluer les composants principaux des SDK mobiles (iOS, Android) : capture caméra, pipelines de traitement d’image, conception d’API, modularisation, documentation, applications smartphone.
•
Assurer un leadership technique en tant que contributeur individuel (sans gestion) : décisions d’architecture, revues de conception, mentorat via revues de code, et élévation des standards d’ingénierie.
•
Diriger l’intégration de l’IA/ML dans la pile de détection mobile, du prototypage rapide au déploiement en production sur iOS/Android.
•
Construire une couche de validation et de triage pilotée par IA pour les releases SDK, incluant la détection automatisée de régressions et d’anomalies.
PROFIL
•
Ingénieur principal avec un solide parcours dans la livraison de logiciels en production.
•
Expérience avérée dans la création d’outils pour développeurs / plateformes d’automatisation améliorant de manière mesurable la productivité de l’équipe (par ex., releases plus rapides, moins de régressions, charge de support réduite).
•
Expertise forte en iOS : Swift, Xcode, conception et packaging de SDK, profilage de performance (Instruments) ; Objective C est un plus.
•
Bases solides en Android : Kotlin/Java, Gradle, CameraX/Camera2, instrumentation/tests ; capacité à supporter et déboguer sur les deux plateformes.
•
Bonne compréhension des concepts CI/CD et expérience d’implémentation avec Jenkins (pipelines, orchestration build/test, portes de qualité, artefacts, processus de release).
•
Connaissance approfondie de l’architecture logicielle, conception d’API, stratégie de test, pratiques de codage sécurisé et maintien de bases de code de haute qualité.
•
Expérience pratique dans la construction et l’optimisation de pipelines de vision par ordinateur / traitement d’image sur appareils mobiles et sous contraintes réelles (latence, mémoire, variabilité des appareils).
•
Solides compétences en résolution de problèmes, traduisant les besoins clients en solutions évolutives.
•
Expérience pratique du déploiement de modèles IA/ML en production sur des appareils hétérogènes et à ressources limitées.
•
Expertise solide dans le cycle complet du ML, incluant qualité des données, évaluation, robustesse et gestion des releases de modèles.
•
Expérience pratique avec les chaînes d’outils ML embarquées, les environnements d’exécution et l’ingénierie de performance sous contraintes réelles des appareils.
•
Capacité à définir et appliquer des standards d’utilisation de l’IA en environnement industriel.
•
Excellentes compétences en communication et collaboration dans des environnements multiculturels ; anglais courant, le français est un atout majeur.