Job position Développement Back-End Python
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Conception, développement et maintenance des applications back-end robustes en Python, tout en intégrant des fonctionnalités liées à l’IA (Machine Learning, API IA, pipelines de données). Cette mission inclut la mise en production de services performants, sécurisés et évolutifs, en collaboration avec les équipes Data Scientist et IA.
- Développement des API et des services back-end en Python
- Intégration des modèles IA ou des services d’IA (API, microservices) dans les applications
- Conception et maintenance des pipelines de données pour l’entraînement et l’inférence
- Assurance de la qualité du code (tests unitaires, intégration continue)
- Participation à la mise en place de CI/CD et à l’industrialisation des solutions IA
- Collaboration avec les Data Scientists pour transformer les prototypes en solutions scalables
- Respect des normes de sécurité et de conformité
- Programmation orientée objet et des principes SOLID.
- Langages : Python (avancée)
- Frameworks Back-End : FastAPI (ou équivalent)
- Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch
- Outils DevOps : Docker, Git, CI/CD
- Cloud : Kubernetes
- IA / ML : concepts fondamentaux (classification, NLP, vision), et des frameworks comme TensorFlow ou PyTorch
- Pratiques MLOps (monitoring, retraining)
- Pratiques de DataEngineer (frameworks PANDAS et POLARS)
Candidate profile
Conception, développement et maintenance des applications back-end robustes en Python, tout en intégrant des fonctionnalités liées à l’IA (Machine Learning, API IA, pipelines de données). Cette mission inclut la mise en production de services performants, sécurisés et évolutifs, en collaboration avec les équipes Data Scientist et IA.
Working environment
- Développement des API et des services back-end en Python
- Intégration des modèles IA ou des services d’IA (API, microservices) dans les applications
- Conception et maintenance des pipelines de données pour l’entraînement et l’inférence
- Assurance de la qualité du code (tests unitaires, intégration continue)
- Participation à la mise en place de CI/CD et à l’industrialisation des solutions IA
- Collaboration avec les Data Scientists pour transformer les prototypes en solutions scalables
- Respect des normes de sécurité et de conformité
- Programmation orientée objet et des principes SOLID.
- Langages : Python (avancée)
- Frameworks Back-End : FastAPI (ou équivalent)
- Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch
- Outils DevOps : Docker, Git, CI/CD
- Cloud : Kubernetes
- IA / ML : concepts fondamentaux (classification, NLP, vision), et des frameworks comme TensorFlow ou PyTorch
- Pratiques MLOps (monitoring, retraining)
- Pratiques de DataEngineer (frameworks PANDAS et POLARS)
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