Lgihealthcaresolutionssanteinc

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Développeur.euse IA Augmentée (full-stack, front & backend)

Montreal, Québec, Canada

Sponsorship not specifiedDetected 2 days ago
JavaC#.NETFull-Stack DevelopmentGitSQLAzureCI/CDGitHub ActionsJenkinsDevOpsAccessibilityHL7/FHIRCommunicationCollaboration

About the role

  • On cherche des talents exceptionnels, passionnés de technologie, curieux par nature, exigeants par conviction.
  • Nous valorisons la diversité et l'égalité des chances en emploi pour tous.
  • Si vous avez besoin de mesures d'adaptation dans le cadre du processus de recrutement, n'hésitez pas à nous en faire part.

Nice to have

  • Utiliser quotidiennement des assistants de programmation alimentés par l'IA (Copilot, Cursor, Claude Code, etc.) pour générer, compléter et comprendre le code, peu importe la partie de la plateforme concernée.
  • Tirer parti de l'IA pour vous familiariser rapidement avec de nouvelles technologies et bases de code, plutôt que d'attendre d'acquérir une expertise approfondie dans une seule technologie.
  • Générer et évaluer de façon critique des tests automatisés (unitaires, d'intégration et de bout en bout), en validant leur pertinence et leur couverture.
  • Mettre en place des contrôles qualité assistés par l'IA dans les pipelines de livraison: vérifications automatisées de la conformité, de l'accessibilité, des performances et de la sécurité.
  • Utiliser l'IA pour analyser, documenter et moderniser en toute sécurité du code existant, afin de réduire les risques liés aux changements.
  • Analyser les journaux, les erreurs et les traces d'exécution (stack traces) avec l'aide de l'IA et d'outils de profilage afin d'accélérer le débogage et l'optimisation des performances.
  • Produire et maintenir la documentation technique à l'aide d'outils d'IA.
  • Rédiger des invites (prompts) précises, les améliorer de façon itérative, reconnaître les limites de l'IA et reprendre le contrôle lorsque nécessaire.

This listing is sourced directly from Lgihealthcaresolutionssanteinc's careers page and normalized into a canonical job model.