Le poste Developpeur Backend GenAI (H/F)
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Attention au respect du TJM
Au sein d’un domaine dédié aux services digitaux et à la relation client, l’équipe conçoit et opère des solutions innovantes basées sur l’IA Générative, déployées à l’international.
L’une des solutions majeures est un chatbot conversationnel GenAI à destination des clients finaux de plateformes e-commerce multi-pays.
Le Développeur Backend GenAI intervient au sein d’une équipe agile (développeurs, Product Owner), en collaboration étroite avec des experts Data et Ops.
Il est responsable de la conception, l’industrialisation, la maintenance et l’évolution de la couche backend qui alimente les agents virtuels GenAI, dans un environnement technologique en évolution rapide.
Curiosité, autonomie, proactivité et capacité d’expérimentation sont essentielles pour réussir dans ce rôle.
Responsabilités principalesDéveloppement applicatif & architectureConcevoir et développer des microservices Python orchestrant les conversations
Garantir un code propre, testé, documenté et maintenable
Participer aux décisions d’architecture applicative
Implémenter et optimiser des workflows GenAI
Concevoir et améliorer les prompts
Gérer le contexte conversationnel
Mettre en œuvre des stratégies de RAG (Retrieval Augmented Generation)
Mettre en place des pipelines d’évaluation automatique des réponses LLM
Utiliser des approches de type LLM-as-a-Judge
Suivre des métriques de pertinence et de fiabilité
Instrumenter le code pour assurer la robustesse en production
Surveiller :
les latences,
les erreurs,
les coûts de tokens
Exploiter des outils d’observabilité et de monitoring
Gérer les déploiements et l’infrastructure sur un cloud public
Appliquer les bonnes pratiques :
Git,
CI/CD,
tests unitaires et d’intégration
Profil recherché
Python : maîtrise confirmée (code propre, testé, maintenable)
Design applicatif & architecture backend
Conception d’API et services orientés performance et robustesse
Pratiques de tests unitaires et d’intégration
Anglais professionnel (documentation, échanges techniques)
Importantes
Mise en œuvre de workflows GenAI / LLM
Prompt engineering et gestion du contexte conversationnel
Concepts d’évaluation de réponses LLM (métriques, LLM-as-a-Judge)
Notions de RAG (Retrieval Augmented Generation)
Appréciées
Expérience sur un cloud public (idéalement GCP)
Pratiques DevOps : Git, CI/CD, déploiement, observabilité
Connaissance d’outils de monitoring / APM
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