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

Établie en 1927, SICPA est une entreprise technologique privée suisse qui soutient la gouvernance efficace et la prospérité à long terme des nations.

SICPA donne le pouls de la souveraineté, permettant aux gouvernements de protéger leurs citoyens, leurs actifs souverains et leurs économies. Reconnue pour la sécurisation de la majorité des billets de banque dans le monde, SICPA opère sur cinq continents. Aujourd'hui, notre plateforme pour la souveraineté fournit des solutions intégrées sauvegardant la mobilisation des recettes, les ressources naturelles, la santé et la protection des marques, ainsi que la souveraineté numérique et les services publics sécurisés.

RÔLE

• Renforcer l'observabilité et les diagnostics pour les SDK et les applications de référence en utilisant Splunk et d'autres outils (logs, métriques, signaux de crash, diagnostics de terrain).
• Construire et posséder les outils d'ingénierie et l'automatisation, et définir une feuille de route de plateforme sur plusieurs trimestres, afin de réduire mesurablement la charge de travail opérationnelle et d'augmenter la productivité des développeurs à grande échelle au sein de l'équipe (~20 ingénieurs), tout en réduisant l'effort d'intégration et de support.
• Concevoir, implémenter et maintenir des pipelines de Continuous Integration / Continuous Delivery et des portes de qualité (Jenkins) pour les SDK mobiles (build, test, packaging, validation de release, détection de régression).
• Développer des frameworks de qualification de release : tests fonctionnels automatisés, benchmarks de performance, vérifications de compatibilité et environnements de test reproductibles.
• Livrer et faire évoluer les composants de base des SDK mobiles (iOS, Android) : capture caméra, pipelines de traitement d'images, conception d'API, modularisation, documentation, applications pour smartphones.
• Assurer le leadership technique en tant qu'Individual Contributor (pas de management) : décisions d'architecture, revues de conception, mentorat via des 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 de classe production sur iOS/Android.
• Construire une couche de validation et de triage pilotée par l'IA pour les releases de SDK, incluant la détection automatisée de régression et d'anomalie.

PROFIL

• Principal Engineer avec une solide expérience dans la livraison de logiciels de production.
• Expérience prouvée dans la construction d'outils de développement / plateformes d'automatisation qui améliorent mesurablement la productivité de l'équipe ( , releases plus rapides, moins de régressions, charge de support réduite).
• Forte expertise iOS : Swift, Xcode, conception et packaging de SDK, profilage de performance (Instruments) ; Objective C est un plus.
• Solides bases Android : Kotlin/Java, Gradle, CameraX/Camera2, instrumentation/testing ; capacité à supporter et déboguer sur les deux plateformes.
• Compréhension approfondie des concepts CI/CD et expérience d'implémentation avec Jenkins (pipelines, orchestration build/test, portes de qualité, artefacts, processus de release).
• Solides connaissances en architecture logicielle, conception d'API, stratégie de test, pratiques de codage sécurisé et maintien de bases de code de haute qualité.
• Expérience pratique de la construction et de l'optimisation de pipelines de vision par ordinateur / traitement d'images sur des appareils mobiles et sous des contraintes réelles (latence, mémoire, variabilité des appareils).
• Fortes capacités de résolution de problèmes, traduisant les besoins des clients en solutions évolutives.
• Expérience pratique du déploiement de modèles IA/ML en production sur des appareils hétérogènes à ressources limitées.
• Expertise solide dans le cycle de vie complet du ML, incluant la qualité des données, l'évaluation, la robustesse et la gestion de la release des modèles.
• Expérience pratique avec les toolchains et runtimes ML on-device et l'ingénierie de performance sous des contraintes de dispositifs réels.
• Capacité à définir et à appliquer des standards d'utilisation de l'IA dans un environnement industriel.
• Fortes compétences en communication et collaboration dans des environnements multiculturels ; anglais courant, le français est un atout majeur.

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