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Objectif de la mission
Intégrer un consultant junior pour concevoir, développer et industrialiser des API REST robustes et sécurisées, en intégrant systématiquement l’IA dans le cycle de vie du logiciel : conception, développement, tests, documentation (méthode de vibe coding).
Missions principales
Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG).
Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de microservices ou de services applicatifs.
Utiliser des outils d’IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d’intégration, documentation d’API (contrats, spécifications).
Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d’API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles.
Contribuer à l’amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).
Profil recherché
Bases solides en développement Back-End / API (Node.js/NestJS, ou équivalent) et en conception de services REST.
Bonne compréhension des formats d’échange (JSON) et des enjeux de sécurité des API (authentification, autorisation, gestion des secrets).
Maîtrise des outils Git et des environnements de build / pipeline.
Sensibilité aux tests et à la qualité du code : tests unitaires, tests d’intégration, documentation des endpoints.
Intérêt marqué pour l’IA (ML, IA générative, RAG, IA for Dev) et pour l’automatisation du cycle de développement via des code assistants.
Curiosité, rigueur, envie d’apprendre et de documenter les bonnes pratiques IA appliquées au développement d’API.
Environnement de travail
Missions principales
Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG).
Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de microservices ou de services applicatifs.
Utiliser des outils d’IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d’intégration, documentation d’API (contrats, spécifications).
Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d’API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles.
Contribuer à l’amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).
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