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Dans le cadre du développement d'une nouvelle génération de leur plateforme logicielle, l'équipe recherche un(e) Validateur(rice) Python freelance pour garantir la qualité et la fiabilité du code produit par l'équipe de développement. Vos missions : - Concevoir et exécuter des plans de test rigoureux - Tester le code développé par plusieurs membres de l'équipe technique - Contribuer à la fiabilisation d'un prototype en cours de modernisation - Travailler en lien étroit avec l'équipe de développement, en environnement international (échanges en anglais) Stack : Python (plans de test), Git, Jira, Confluence, Jenkins. 📍 Paris, hybride (2 jours/semaine sur site) 📅 Démarrage septembre 2026 — mission de 3 mois

Rejoignez une équipe stratégique au sein d'un groupe international pour concevoir la nouvelle plateforme intelligente de recommandation personnalisée (Prescription Automation Recommendation System). Ce système basé sur l'IA analyse les profils utilisateurs et génère des recommandations de produits sur mesure pour des millions de consommateurs à travers le monde. En tant que Senior Full Stack Engineer, vous prendrez en charge l'intégralité du périmètre technique de la solution : Le Backend : Un moteur de recommandation haut débit développé en Python/FastAPI qui évalue, classe et enrichit les routines de produits. Le Frontend : Un simulateur complet développé en React, utilisé par les équipes internes (Product Managers, Data Scientists) pour visualiser, tester et faire évoluer les recommandations en temps réel. Vous ferez la jonction entre la Data Science (algorithmes, enrichissement ML, graphes de connaissances) et le Produit (expérience utilisateur, boucles de feedback) au sein d'une squad agile axée sur la qualité et la livraison continue. 📋 VOS RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Responsabilité Full Stack : Concevoir et développer l'expérience de bout en bout : ingestion des profils beauté → scoring des produits → rendu visuel sur l'interface utilisateur. Architecture Backend & Gestion Async/Sync : Concevoir un service FastAPI de niveau production gérant à la fois l'asynchrone (mise en cache Redis, requêtes HTTP) et le synchrone (Firestore). Optimiser la latence et garantir le passage à l'échelle pour des millions de requêtes. Moteur de Recommandation & Règles Métier : Implémenter la logique de scoring (normalisation des scores, mise en avant des bestsellers, stratégies de re-classement) et intégrer un moteur de règles d'incompatibilité basé sur des graphes (). Interface de Visualisation & Simulation : Développer un simulateur performant sous React pour permettre aux équipes internes de tester les recommandations, gérer des états complexes et naviguer au sein de catalogues produits volumineux. Infrastructure GCP & DevOps : Déployer les services sur Google Cloud Platform (Cloud Run, Firestore, BigQuery, VPC, Secret Manager) via des pipelines CI/CD automatisés sous Cloud Build (tests unitaires, scans de sécurité SAST/SCA). Pipelines de Données & Observabilité : Intégrer les API d'enrichissement de produits (gestion du batching et du cache) et instrumenter la plateforme avec des outils d'observabilité (Sentry, Prometheus, GCP Cloud Logging, requêtes analytiques BigQuery).

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Testeur modèles IA. Tester des modèles d'IA, des systèmes pilotés par l'IA et des applications centrées sur les données - Conception de cas de tests pour les systèmes dynamiques/pilotés par l'IA - Conception de cas de tests spécifiques par niveau (code, data, modèle LLM, pipeline) - Dossier d'évaluation de la précision, de l'explicabilité et du biais du modèle utilisé - Dossier d'évaluation de l'impact éthique de la dérive des données - Cahiers de tests d'IA sur des cas particuliers Python, Langchain Eval, RAGAS, LangFuse, outils de tests (PyTest, TensorFlow, MLFlow, Azure ML etc…) Conception de cas de tests Biais, équité et explicabilité en IA

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé à Bruxelles un développeur Fullstack — Python / Django & React. Contexte Un organisme public opérant dans un environnement à fortes exigences de sécurité et de confidentialité recherche un développeur full stack expérimenté pour renforcer son équipe technique. La mission consiste à concevoir et faire évoluer une plateforme web moderne à forte volumétrie de données, au service d'unités opérationnelles spécialisées. Le poste couvre l'ensemble de la chaîne technique, de la conception des API aux interfaces utilisateurs responsives, au sein d'une base de code structurée et maintenable. Modalités Démarrage Août / septembre 2026 Charge Temps plein Localisation Région bruxelloise (mode hybride) Stack technique Backend Python, Django, Django REST Framework, PostgreSQL, Redis, Celery 5 ans Frontend React, TypeScript, Vite 3 ans Infra & Outillage Docker, GitLab CI/CD, Pytest 5 ans Profil recherché • Forte expérience Python et Django. • Solides compétences React et TypeScript, idéalement avec un outillage moderne (Vite). • Maîtrise de PostgreSQL, incluant requêtes complexes et modélisation de données. • Expérience du traitement de tâches asynchrones (background jobs). • Bonne compréhension du design d'API REST et des standards OpenAPI. • À l'aise avec Docker et les workflows CI/CD. • Culture du code propre, du test et de la maintenabilité. Atouts • Expérience d'applications à forte volumétrie de données et de visualisations complexes. • Expérience Pandas (ou volonté de monter en compétence). Environnement de travail • Base de code claire et bien organisée, architecture et patterns explicites. • Forte exigence de qualité de code, stack technique moderne. • Ownership full stack avec impact réel sur le front et le back. • Environnement collaboratif valorisant l'excellence technique. Compétences comportementales Communication, souci du détail, esprit d'équipe et collaboratif, proactivité, goût pour la résolution de problèmes complexes. Langues Anglais Connaissance active Néerlandais Connaissance passive Français Connaissance passive Dans le cas où vous êtes intéressé par ce poste, pourriez-vous SVP m'envoyer votre CV au format Word en indiquant votre disponibilité ainsi que vos prétentions salariales ou votre tarification journalière si vous êtes indépendant ?

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Vos principales missions consisteront à : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l'entreprise.

ContexteEntreprise du secteur bancaire, développement d'un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale. Projet impliquant une équipe technique spécialisée en IA, connectivité SharePoint et qualité logicielle. MissionsConcevoir et développer un chatbot IA centralisé intégrant SharePoint comme source de données principale Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Développement Python / Go / IA Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) Tests de non-régression sur les réponses IA : Golden datasets et évaluation automatique des réponses Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) A/B testing des prompts et des versions de modèles Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents Tests de sécurité : Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling Observabilité de la qualité via Langfuse : Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) Alerting sur dégradation de qualité Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) Gestion multi-langues (FR/EN) Stack techniqueLangages : Python 3.11+, Go IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL API : FastAPI, Pydantic Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 CI/CD : GitLab CI, Tekton Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift

Profil: Ingénieurie Data expérimenté pour concepion, construction et maintenance d' une infrastructure de données robuste et performance dans un environnement entièrement on-premise. Étroite collaboration avec les équipes Data pour garantir des pipelines fiables et de haute qualité sur notre infrastructure autogérée. - Expertise Python en contexte professionnel et en production - Maîtrise des paradigmes avancés : décorateurs, générateurs, context managers, métaclasses, typage statique avec mypy - Conception de packages Python structurés et réutilisables, gestion de dépendances - Écriture de tests robustes : pytest, mocking, fixtures, tests paramétrés, couverture de code - Développement de clients Kafka en Python (confluent-kafka, kafka-python) : producteurs, consommateurs, gestion des offsets et des erreurs - Expérience avec les clients Elasticsearch en Python (elasticsearch-py) pour l'indexation et la recherche - Développement d'opérateurs et de hooks Airflow custom en Python - Manipulation de données avec pandas et PyArrow pour les formats colonnaires (Parquet, ORC) - Maîtrise des outils de qualité de code : black, ruff, pylint, pre-commit - Bonne connaissance de la programmation asynchrone (asyncio, aiohttp) pour les pipelines I/O-bound - Maitrise kubernetes et CI/CD (gitops, etc )

AI & Architecture, Strong knowledge of : - AI agent development - Large Language Models (LLMs) - Model Context Protocol (MCP) - Agent-to-Agent (A2A) communication - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Vector databases Backend Experience with : - Python - FastAPI - API and service development - Queuing and messaging systems (RabbitMQ or similar) - Database development (SQL Server, PostgreSQL, etc.) - SQLAlchemy - Security concepts and integrations: OAuth - SAML and Microsoft Entra ID Automated testing using Pytest DevOps & CloudFrontend, Strong experience with: - React - JavaScript - CSS - UI development - NX framework (Micro Frontends) Microservices architecture Distributed systems design CV only in English, rate included 2 days in Brussels