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

• 07 octobre 2026
• 100%
• Durée indéterminée
• 1008 Prilly
• Accedere per vedere la stima salariale di jobup.ch

Fondata nel 1927, SICPA è un'azienda tecnologica privata svizzera che sostiene la buona governance e la prosperità a lungo termine delle nazioni.

SICPA dà il ritmo della sovranità, permettendo ai governi di proteggere i propri cittadini, i propri asset sovrani e le proprie economie. Nota per proteggere la maggior parte delle banconote nel mondo, SICPA opera su cinque continenti. Oggi, la nostra piattaforma per la sovranità offre soluzioni integrate che proteggono la mobilitazione delle entrate, le risorse naturali, la salute, la protezione dei marchi, nonché la sovranità digitale e i servizi pubblici sicuri.

RUOLO

• Rafforzare l'osservabilità e la diagnostica dei SDK e delle applicazioni di riferimento utilizzando Splunk e altri strumenti (log, metriche, segnali di crash, diagnostica sul campo).
• Costruire e gestire gli strumenti di ingegneria e l'automazione, e definire una roadmap multi-trimestrale per la piattaforma, al fine di ridurre in modo misurabile il carico operativo e aumentare la produttività degli sviluppatori su larga scala all'interno del team (~20 ingegneri), riducendo al contempo gli sforzi di integrazione e di supporto.
• Progettare, implementare e mantenere pipeline di integrazione continua / consegna continua e gate di qualità (Jenkins) per i SDK mobili (build, test, packaging, validazione del rilascio, rilevamento delle regressioni).
• Sviluppare framework di qualificazione del rilascio: test funzionali automatizzati, benchmark di performance, verifiche di compatibilità e ambienti di test riproducibili.
• Fornire ed evolvere i componenti principali dei SDK mobili (iOS, Android): cattura fotocamera, pipeline di elaborazione immagini, progettazione di API, modularizzazione, documentazione, applicazioni per smartphone.
• Assicurare una leadership tecnica come contributore individuale (senza gestione): decisioni di architettura, revisioni di progettazione, mentoring tramite revisioni del codice ed elevazione degli standard di ingegneria.
• Guidare l'integrazione dell'IA/ML nello stack di rilevamento mobile, dal prototipazione rapida al deployment in produzione su iOS/Android.
• Costruire uno strato di validazione e triage guidato dall'IA per i rilascio del SDK, inclusa la rilevazione automatizzata di regressioni e anomalie.

PROFILO

• Ingegnere principale con un solido percorso nella consegna di software in produzione.
• Esperienza comprovata nella creazione di strumenti per sviluppatori / piattaforme di automazione che migliorano in modo misurabile la produttività del team (ad es., rilascio più rapidi, meno regressioni, carico di supporto ridotto).
• Forte competenza in iOS: Swift, Xcode, progettazione e packaging di SDK, profiling delle performance (Instruments); Objective C è un plus.
• Solide basi in Android: Kotlin/Java, Gradle, CameraX/Camera2, strumentazione/test; capacità di supportare e fare debugging su entrambe le piattaforme.
• Buona comprensione dei concetti CI/CD ed esperienza di implementazione con Jenkins (pipeline, orchestrazione build/test, gate di qualità, artefatti, processi di rilascio).
• Conoscenza approfondita dell'architettura software, progettazione di API, strategia di test, pratiche di codifica sicura e mantenimento di codebase di alta qualità.
• Esperienza pratica nella costruzione e ottimizzazione di pipeline di computer vision / elaborazione immagini su dispositivi mobili e sotto vincoli reali (latenza, memoria, variabilità dei dispositivi).
• Solide capacità di risoluzione dei problemi, traducendo i bisogni dei clienti in soluzioni scalabili.
• Esperienza pratica nel deployment di modelli IA/ML in produzione su dispositivi eterogenei e con risorse limitate.
• Esperienza solida nell'intero ciclo di vita del ML, inclusa la qualità dei dati, la valutazione, la robustezza e la gestione dei rilascio dei modelli.
• Esperienza pratica con le catene di strumenti ML embedded, gli ambienti di esecuzione e l'ingegneria delle performance sotto vincoli reali dei dispositivi.
• Capacità di definire e applicare standard di utilizzo dell'IA in ambiente industriale.
• Eccellenti capacità di comunicazione e collaborazione in ambienti multiculturali; inglese fluente, il francese è un importante vantaggio.