Développeur·euse Backend (Data & IA)

Le Learning Planet Institute (LPI) est une association dédiée aux sciences de l’apprentissage et à la transformation de l’éducation. Le LPI est un institut de catégorie 2 de l’UNESCO et un pôle de l’Université des Nations Unies.

Pour répondre à nos objectifs, nous développons plusieurs types d’actions complémentaires dont :

• Des activités de recherche et développement ;
• La conception d’outils et de plateformes numériques ;
• Des expérimentations pédagogiques ancrées dans des usages réels.

Au sein de notre pôle Recherche et Développement, nous avons développé WeLearn, un outil d’intelligence artificielle qui s’appuie sur des ressources en ligne de qualité liées aux Objectifs de développement durable (ODD).

WeLearn mobilise des technologies d’IA à l’état de l’art, notamment des approches multi-agents et des méthodes de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ces technologies permettent de proposer des fonctionnalités pédagogiques innovantes, conçues à partir des besoins concrets des utilisateurs, tout en s’inscrivant dans une démarche d’intelligence artificielle frugale et responsable.

Développé dans le cadre du projet France 2030 TEDS (Transition écologique pour un développement soutenable, ANR-17-NCUN-0016), WeLearn est d’ores et déjà accessible à l’ensemble des établissements d’enseignement supérieur en France.

Nous recherchons un·e Développeur·euse Backend, capable également de reprendre la responsabilité technique du data engineering de WeLearn. Le poste combine ainsi développement backend, data engineering et technologies d’intelligence artificielle.

Vos principales missions

Développement backend

• Maintenir et faire évoluer l’API développée en Python avec FastAPI
• Administrer et faire évoluer les modèles de données PostgreSQL
• Renforcer les tests automatisés, la sécurité et la maintenabilité du code
• Collaborer avec l’équipe technique sur les choix d’architecture et les revues de code

Data Engineering

• Maintenir, développer et déployer les pipelines ETL existants : collecte, ingestion, nettoyage, découpage, vectorisation, classification et indexation des données
• Intégrer et maintenir de nouvelles sources documentaires
• Maintenir les collections vectorielles Qdrant
• Garantir la fiabilité des traitements de données : exécution des traitements batch, reprise sur erreur et observabilité

Déploiement et collaboration technique

• Maintenir les images Docker et contribuer aux pratiques CI/CD en collaboration avec l’équipe DevOps
• Assurer la transmission des connaissances et documenter les procédures d’exploitation

Notre environnement technique

• Backend : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Poetry
• Cloud et déploiement : Azure, Scaleway, ArgoCD, Argo Workflows
• Data : PostgreSQL, Qdrant
• Intelligence artificielle : LangChain, LangGraph, Mistral Studio
• Frontend : Vue 3, TypeScript
• Tests et qualité : pytest, Vitest, unittest

Les conditions d’exercice du poste

• Contrat : CDI, statut cadre

• Prise de poste souhaitée : décembre 2026

• Rémunération : entre 45 000 et 50 000 € brut annuel, selon le profil et l’expérienceFormation et niveau d’expérience :

• Formation Bac+5 (école d’ingénieurs ou master) en informatique, développement logiciel, data engineering ou domaine connexe

• Expérience en développement backend et en data engineering

Savoir-faire :

• Maîtrise de Python et expérience en conception d’API
• Expérience pratique des pipelines d’ingestion et de transformation de données
• Bonne maîtrise de SQL et des bases de données relationnelles, notamment PostgreSQL.
• Capacité à intégrer des services externes et à traiter des données hétérogènes
• Maîtrise de Git, Docker, des tests automatisés et des pratiques CI/CD
• Maîtrise de l’anglais technique

Savoir-être :

• Autonomie et capacité à reprendre un système existant et à diagnostiquer les incidents
• Aptitude à collaborer au sein d’une équipe technique, à documenter son travail et à transmettre ses connaissances
• Sensibilité aux enjeux de l’éducation, de la science ouverte et du développement durable

Compétences complémentaires appréciées (non indispensables) :

• Expérience avec Qdrant ou une autre base de données vectorielle
• Expérience des outils d’orchestration et de déploiement, notamment ArgoCD et Argo Workflows
• Expérience dans la mise en production de solutions d’IA utilisant des LLM ou des agents
• Connaissance de LangGraph, LangSmith ou Mistral
• Expérience en traitement automatique du langage naturel (NLP)
• Compétences frontend, notamment en TypeScript et Vue 3
• Compréhension des embeddings, de la recherche vectorielle et des architectures RAG

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Certains avantages qui ont été mis en place 🌟

🏡 Une charte de télétravail à 2 jours de télétravail par semaine (pour les contrats en temps plein) + 10 jours flottants annuellement en France ou à l’étranger (jusqu’à +2/-2h fuseau horaire)

Ⓜ️ Le remboursement à 75% de l’abonnement transport ou le forfait mobilité durable (remboursement de 50€ par mois) 🚲

🍽️ Une carte Swile pour les tickets restaurant (10€ par jour travaillé avec prise en charge à 50%)

🧘 La mutuelle Alan prise en charge à 70% avec des avantages Alan Mind

🏖️ 6 semaines de congés payés, un forfait cadre de 210 jours (12 RTT en 2026) et des autorisations d’absences pour événements familiaux plus avantageuses que le légal 🧑‍🤝‍🧑

🤝 La journée de solidarité offerte- Réception des CV – Chaque candidature est étudiée attentivement.

• Pré-qualification – Un premier échange avec un membre de l’équipe RH permettra de mieux comprendre votre parcours, vos motivations et de valider les principaux éléments liés au poste.
• Entretiens avec l’équipe (x2) – Vous rencontrerez le directeur de la R&D, puis un membre de l’équipe WeLearn, afin d’approfondir votre compréhension du poste et du projet.

Nous nous engageons à effectuer des recrutements aussi inclusifs que possibles. Nous nous basons donc uniquement sur votre personnalité et vos compétences pour la sélection.