Le prestataire mène actuellement la mise en place du Centre d’excellence (CoE) du projet Agentic. Notre mission consiste à aller au-delà de l’automatisation statique et à construire un écosystème sophistiqué d’agents autonomes dotés de capacités de raisonnement, capables de gérer des flux de travail financiers complexes. Au sein de cette équipe, vous ne vous contenterez pas de développer des API traditionnelles ; vous concevrez la « colonne vertébrale de l’intelligence », c’est-à-dire l’infrastructure hautement performante, évolutive et résiliente qui permet aux grands modèles linguistiques (LLM) et aux systèmes multi-agents d’interagir avec les données et les outils d’entreprise de la banque.

Missions

Concevoir et mettre en œuvre l’architecture backend pour les agents autonomes à l’aide de frameworks d’orchestration avancés tels que LangGraph, Google ADK et CrewAI.

Développer et normaliser des interfaces d’agents à l’aide de FastMCP (Model Context Protocol) afin de garantir une utilisation fluide des outils et une récupération des données sans heurts pour les LLM.

Concevoir et maintenir des microservices asynchrones haute performance en Python capables de gérer des boucles de raisonnement complexes et des tâches d’agent de longue durée.

Mettre en œuvre des modèles de communication robustes et pilotés par les événements à l’aide de systèmes de messagerie afin de gérer les transitions d’état et les flux de données au sein des systèmes multi-agents.

Diriger la conteneurisation et l’orchestration des services d’IA à l’aide de Docker et de Kubernetes, en garantissant une haute disponibilité et une faible latence.

Outils et environnement

Programmation de base : maîtrise avancée de Python (programmation asynchrone, indication de types), expérience avec Rust ou C++

Frameworks d’agents : LangGraph, CrewAI, Google ADK ; AutoGen, LangChain (privilégié)

Connectivité IA : FastMCP (Model Context Protocol) ; Semantic Kernel, LlamaIndex (privilégié)

Architecture : microservices, conception orientée événements, API RESTful ; modèles de conception de systèmes distribués (privilégié)

Données et messagerie : SQL (PostgreSQL), middleware orienté messages ; bases de données vectorielles (apprécié)

DevOps et cloud : Docker, Kubernetes, Jenkins, Artifactory ; Google Cloud Platform (GCP) (apprécié)

Tests/assurance qualité : tests automatisés, Cucumber/BDD ; tests de performance/de charge pour la latence des grands modèles de langage (LLM) (apprécié)

Conditions de travail

Au moins 8 ans d’expérience professionnelle en ingénierie logicielle backend.

Expérience avérée dans la conception et le déploiement de systèmes d’entreprise distribués à grande échelle.

Connaissance approfondie de l’écosystème Python et des modèles de conception logicielle modernes.

Excellente maîtrise de l’anglais ; capacité à communiquer des concepts techniques complexes aux parties prenantes au sein du Centre d’excellence (CoE).

Capacité à s’épanouir dans un environnement en constante évolution où les méthodologies d’IA changent rapidement.

• Au moins 8 ans d’expérience professionnelle en ingénierie logicielle backend

• Expérience avérée dans la conception et le déploiement de systèmes d’entreprise distribués à grande échelle

• Connaissance approfondie de l’écosystème Python et des modèles de conception logicielle modernes

• Esprit d’architecte et capacité à concevoir des systèmes évolutifs, observables et résilients

• Un leader collaboratif, à l’aise pour encadrer des ingénieurs juniors et travailler en collaboration avec des data scientists

• Un esprit proactif, passionné par l’application de l’IA de pointe aux défis du secteur bancaire

• Une excellente maîtrise de l’anglais, avec la capacité de communiquer des concepts techniques complexes aux parties prenantes

• De la résilience et une grande capacité d’adaptation pour s’épanouir dans un environnement d’IA en constante évolution