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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Développeur API(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de tourisme. Description 🚀 Contexte de la mission Au sein de l'équipe API Platform d'un groupe mondial de l'hôtellerie et du tourisme, vous intégrez le pôle d'ingénierie pour piloter un programme d'infrastructure applicative stratégique : la migration globale de la plateforme d'API Management. En tant qu'Ingénieur / Développeur Senior API Management & DevOps (H/F), votre rôle consistera à préparer, automatiser et exécuter la migration de près de 400 proxies API depuis la solution existante vers la nouvelle API Gateway cible, tout en développant les services Back-End d'orchestration et les pipelines d'industrialisation associés. 🎯 Missions principales & Rôle 1. Migration & Ingestion des Proxies API (Cœur de mission) : Analyser l'existant sur la gateway actuelle (configurations, policies, modèles de sécurité, flux de trafic, portails de souscription). Définir les règles de transposition et adapter l'architecture des proxies (400 APIs) vers la nouvelle solution d'API Management cible. Intégrer et sécuriser les mécanismes d'authentification et d'autorisation (OAuth2, OpenID Connect, API Keys, mTLS). 2. Développement Back-End & Services d'Orchestration : Développer et faire évoluer les microservices et fonctions Serverless en Node.js / TypeScript (AWS Lambda) orchestrant le cycle de vie des APIs (déploiement, dépublication, plans, souscriptions). Concevoir des APIs REST internes et les connecter aux APIs d'administration des nouvelles gateways. 3. Automatisation, DevOps & Infrastructure as Code : Automatiser et industrialiser les flux de migration via des scripts (Python, Bash) pour limiter l'intervention manuelle. Provisionner et gérer les ressources d'infrastructure Cloud sous AWS (Lambda, DynamoDB, S3, IAM) en s'appuyant sur Terraform. Concevoir et maintenir les pipelines d'intégration et de déploiement continu (GitLab CI/CD). 🏁 Objectifs & Livrables Migration effective et qualifiée des 400 proxies API existants vers la nouvelle API Gateway. Services d'orchestration Back-End (Node.js / TypeScript / AWS Lambda) développés et opérationnels. Code d'Infrastructure as Code (Terraform) et pipelines GitLab CI/CD configurés et documentés.

Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).