Celery enables asynchronous task processing and job scheduling in Python applications, allowing developers to distribute workloads across multiple workers. This celery framework improves application performance by handling time-consuming operations independently.
📌 Description du poste – Développeur FastAPIDans le cadre d'une nouvelle mission située à Orsay (Île-de-France), nous recherchons un Développeur Python FastAPI confirmé ou senior pour renforcer une équipe de développement backend. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et la maintenance d'applications backend et d'API, en utilisant principalement Python, FastAPI et Django. Il devra également maîtriser la gestion des tâches asynchrones avec Celery ainsi que la gestion des bases de données PostgreSQL. 🛠️ Missions principalesConcevoir et développer des API backend avec FastAPI. Développer et maintenir des applications avec Django. Mettre en place et gérer des tâches asynchrones avec Celery. Concevoir et optimiser les requêtes et bases de données PostgreSQL. Participer à la maintenance et à l'évolution des applications. Collaborer avec les équipes techniques pour garantir la qualité et la performance des solutions.
Contexte Vous rejoignez une équipe AI Service en charge d'une brique technologique stratégique d'une plateforme internationale. En tant que Tech Lead IA, vous concevez et industrialisez des services IA permettant de connecter des modèles de langage (LLM), des moteurs de recherche et des produits applicatifs. Votre mission consiste à développer des APIs robustes capables d'orchestrer des appels LLM, des pipelines RAG et des traitements massifs, tout en garantissant performance, faible latence, scalabilité, fiabilité et sécurité dans un environnement multi-tenant international. 1. Conception et développement des services de consommation, d'indexation et de restitution des données Conception des services : définir l'architecture des APIs et des workers, la stratégie de cache et les mécanismes de résilience (retries, circuit breakers, fallback modèles). Intégration LLM : concevoir les chaînes d'inférence (prompting, function calling, RAG, embeddings, agents) et industrialiser leur mise en production, en challengeant les choix via des POCs et des benchmarks. Performance et scalabilité : définir comment concilier débit, latence et coût pour les traitements synchrones et asynchrones, afin de répondre aux charges de production. 2. APIs Web et performance (synchrone / asynchrone) Définition des APIs : créer des APIs robustes et documentées avec FastAPI, en garantissant des contrats clairs, la validation des données (Pydantic), une authentification unifiée et la propagation du contexte pays. Performance et asynchrone : maîtriser asyncio, la concurrence et le parallélisme pour optimiser le débit, en arbitrant entre traitements synchrones et asynchrones selon les contraintes. Streaming et temps réel : implémenter le streaming des réponses LLM et assurer une gestion fine des timeouts, du backpressure et de l'annulation des requêtes. Observability et Security : intégrer nativement la télémétrie (logs, métriques, traces) et les guardrails de sécurité (gestion des secrets, Zero Trust, isolation des tokens) au cœur des services. 3. Leadership technique et gouvernanceGouvernance Inner Source : contribuer à la cohérence et à la réutilisabilité des composants partagés au sein de la communauté technique. Accompagnement des équipes : aider les différentes équipes produits à intégrer les capabilities fournies par l'équipe avec un minimum de friction. Culture Craftsmanship : promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID et les tests automatisés. Rayonnement technique : assurer une veille constante et contribuer au partage des connaissances à travers des articles, meetups et contributions open source.
