Offre d'emploi Ingénieur Backend Python Data & IA (Graph / LLM) H/F

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/65K€



Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit à la frontière entre la Data, l’Intelligence Artificielle et l’analyse stratégique.



L’ambition ?



Transformer une masse de données dispersées en informations exploitables à forte valeur ajoutée.



Aujourd’hui, l’équipe construit des outils capables de collecter, structurer, enrichir et analyser des données issues de multiples sources afin d’accélérer considérablement le travail des analystes.



Demain ? Ces briques pourraient devenir une véritable plateforme d’intelligence économique et d’aide à la décision destinée à des acteurs de l’investissement, du conseil ou de l’innovation.



Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu explores déjà les usages concrets des LLM, de l’IA agentique et de l’automatisation intelligente ? Tu aimes concevoir des architectures robustes et manipuler des volumes importants de données ? Les bases de données graphes et Python font partie de ton terrain de jeu ?



Alors continue ta lecture.



ET TOI DANS TOUT CA ?

Tu rejoins une équipe métier d’une dizaine de personnes et interviens directement sur le cœur technologique du produit.



Ton quotidien ne sera pas de développer des API CRUD à longueur de journée.

Tu participes à la construction et à l’évolution de véritables pipelines de données permettant de transformer des informations brutes en insights exploitables.



Concrètement, tu seras amené à :

- Concevoir et développer les briques backend stratégiques de la plateforme,

- Construire des pipelines de collecte de données via APIs, scraping, bases de données publiques et sources internes,

- Structurer, normaliser, dédupliquer et enrichir les données collectées,

- Intégrer des mécanismes d’enrichissement reposant sur les LLM et l’IA agentique,

- Concevoir des modèles de données orientés analyse et exploitation métier,

- Développer des traitements analytiques autour des graphes, du vector search et de la génération d’insights assistée par IA,

- Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des traitements,

- Faire évoluer l’architecture afin d’accompagner la montée en charge du produit.

Les données manipulées couvrent des sujets variés tels que :

- Les essais cliniques,

- Les levées de fonds,

- Les opérations de fusion-acquisition,

- Les investissements Venture Capital,

- Les données réglementaires,

- Les analyses issues