Développeur Python IA

La prestation contribuera au benchmark, évaluera et testera des solutions IA, fournira des recommandations techniques et stratégiques pour le management et les équipes IA, et concernera principalement :

•          Le développement de services backend et POC techniques pour évaluer des solutions IA (ex. Google Gemini, Microsoft Copilot, Azure OpenAI).

•          L’intégration de nouveaux services et API dans l’infrastructure existante pour faciliter les benchmarks.

•          La création de scénarios de benchmark automatisés pour mesurer performances, coûts, latence et intégration développeur.

•          L’évaluation et l’expérimentation avec des outils developer-oriented et des plateformes d’intégration (ex. Mulesoft).

•          Le développement de POC innovants et généralisables permettant de démontrer des cas d’usage pertinent.

•          La veille technologique et la capacité à monter rapidement en compétence sur de nouvelles solutions d’IA.

Profil du candidat

• Maitrise de Python pour le développement backend, APIs, POC et scripts d’intégration

• Maitrise des frameworks/librairies : FastAPI, Asyncio, ou équivalents pour services asynchrones et micro-services

• Maitrise des bases de données : SQL/PostgreSQL, MongoDB, bases vectorielles

• Maitrise en intégration/APIs RESTful, Mulesoft ou autres plateformes d’intégration

• Maitrise Cloud : Google Cloud Platform (GCP)

• Maitrise en sécurité : OpenID Connect, OAuth2

• Maitrise DevOps/CI-CD : GitLabCI, Docker, Kubernetes, pipelines de déploiement automatisés

• Maitrise en tests unitaires, intégration et fonctionnels

• Maitrise des méthodes de développement : Agile/Scrum, pair programming, code review, bonnes pratiques de Software Craftsmanship

• Connaissance et application des design patterns et principes d’architecture logicielle

• Connaissance des concepts de ML, Generative AI, RAG, Corpus, LLM, d’agent, d’assistant, de prompt, d’hallucination et d’AI model

• Savoir formuler des requêtes efficaces pour interagir avec les IA génératives et obtenir les résultats souhaités

• Connaissance et usage critique de l’IA en prenant en compte ses limites et ses biais

• Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques en lien avec l’IA

• Usage : Maîtriser les assistants de code (eg. GitHub Copilot) pour accélérer le développement et améliorer la qualité du code en particulier via la maîtrise de l’Agentic, des fichiers prompts/d’instructions