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Architecture & Software Engineering GEN AI PYTHON 500 e par j
: Participer activement à la conception et au développement de la librairie centrale en Python. Garantir la maintenabilité et la robustesse de la base de code selon des standards rigoureux (clean code, tests unitaires/d'intégration, CI/CD, design patterns).
Industrialisation Gen AI : Assurer le passage à l'échelle et la mise en production de solutions de Gen AI et RAG multi-agents, avec une attention particulière portée à la stabilité, au monitoring, aux performances et à la résilience des modèles en environnement réel.
MLOps sur GCP : Développer et maintenir des pipelines de validation et de déploiement de bout en bout sur l’écosystème GCP, en particulier avec Vertex AI.
Niveau d'expérience : Senior
Compétences techniques indispensables :
Expertise Python : Maîtrise avancée de Python, avec une forte sensibilité à l'architecture logicielle et aux contraintes de production (qualité, tests, performance).
Expertise GenAI & RAG en Production : Expérience concrète et réussie dans la conception et le déploiement opérationnel en production de systèmes de Gen AI (RAG, Vision RAG, parsing avancé, chunking intelligent, orchestration de LLMs).
Cloud GCP & Vertex AI : Solide expérience de l'écosystème GCP et plus particulièrement de Vertex AI. Le candidat doit être autonome pour développer et maintenir des pipelines MLOps robustes sur cette plateforme.
500 e par j
Candidate profile
Architecture & Software Engineering : Participer activement à la conception et au développement de la librairie centrale en Python. Garantir la maintenabilité et la robustesse de la base de code selon des standards rigoureux (clean code, tests unitaires/d'intégration, CI/CD, design patterns).
Industrialisation Gen AI : Assurer le passage à l'échelle et la mise en production de solutions de Gen AI et RAG multi-agents, avec une attention particulière portée à la stabilité, au monitoring, aux performances et à la résilience des modèles en environnement réel.
MLOps sur GCP : Développer et maintenir des pipelines de validation et de déploiement de bout en bout sur l’écosystème GCP, en particulier avec Vertex AI.
Profil et Compétences Clés Recherchés :
Niveau d'expérience : Senior
Compétences techniques indispensables :
Expertise Python : Maîtrise avancée de Python, avec une forte sensibilité à l'architecture logicielle et aux contraintes de production (qualité, tests, performance).
Expertise GenAI & RAG en Production : Expérience concrète et réussie dans la conception et le déploiement opérationnel en production de systèmes de Gen AI (RAG, Vision RAG, parsing avancé, chunking intelligent, orchestration de LLMs).
Cloud GCP & Vertex AI : Solide expérience de l'écosystème GCP et plus particulièrement de Vertex AI. Le candidat doit être autonome pour développer et maintenir des pipelines MLOps robustes sur cette plateforme.
Working environment
Architecture & Software Engineering : Participer activement à la conception et au développement de la librairie centrale en Python. Garantir la maintenabilité et la robustesse de la base de code selon des standards rigoureux (clean code, tests unitaires/d'intégration, CI/CD, design patterns).
Industrialisation Gen AI : Assurer le passage à l'échelle et la mise en production de solutions de Gen AI et RAG multi-agents, avec une attention particulière portée à la stabilité, au monitoring, aux performances et à la résilience des modèles en environnement réel.
MLOps sur GCP : Développer et maintenir des pipelines de validation et de déploiement de bout en bout sur l’écosystème GCP, en particulier avec Vertex AI.
Profil et Compétences Clés Recherchés :
Niveau d'expérience : Senior
Compétences techniques indispensables :
Expertise Python : Maîtrise avancée de Python, avec une forte sensibilité à l'architecture logicielle et aux contraintes de production (qualité, tests, performance).
Expertise GenAI & RAG en Production : Expérience concrète et réussie dans la conception et le déploiement opérationnel en production de systèmes de Gen AI (RAG, Vision RAG, parsing avancé, chunking intelligent, orchestration de LLMs).
Cloud GCP & Vertex AI : Solide expérience de l'écosystème GCP et plus particulièrement de Vertex AI. Le candidat doit être autonome pour développer et maintenir des pipelines MLOps robustes sur cette plateforme.
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