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Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.

Je recherche un Développeur Python backend et Terraform ayant un excellent niveau d' anglais Contexte : Mon client est au cœur de la transformation technologique du Groupe. Notre mission est de concevoir, développer et opérer des plateformes d'infrastructure modernes (PaaS, IaaS, CaaS) pour l'ensemble de nos métiers. Cendernier cherche un profil DEVOPS pour renforcer la squad KOPS, en tant que développeur Python backend et Terraform. Missions : Le profil demande une combinaison de plusieurs qualités : Excellence technique, posture d'accompagnement, et plaisir à coder pour les autres. Compétences Indispensables : C'est le socle non négociable. Mon client attend une maîtrise solide ou un niveau expert sur ces sujets. Expertise approfondie et pratique de Python. Excellente maîtrise de Pytest et de son écosystème. Solide expérience en automatisation de tests d'API REST. Maîtrise de Git et des pipelines CI/CD, notamment GitLab CI. Maîtrise des commandes de base Linux et du scripting shell. Maîtrise des pratiques BDD (Gherkin). Compréhension des principes d'ingénierie logicielle (DRY, Abstraction, Idempotence). Compétences Appréciées (Les plus) : Une connaissance pratique ou théorique de ces sujets est un avantage certain. Une connaissance d'Apache Airflow. Une connaissance des pratiques de Test-Driven Development (TDD). Une bonne connaissance des environnements de conteneurisation (Docker/Kubernetes). Une connaissance des outils modernes de gestion de dépendances Python (Poetry, pip). Une expérience sur Terraform ou Ansible. Technologies Apache Airflow Docker/Kubernetes Poetry/pip KUBERNATES Python Git & GitLab CI Terraform/Ansible

Maîtrise de Java (21+), Python (FastAPI, Django), Spring Boot / Spring WebFlux, architecture hexagonale et DDD Maîtrise d'Angular (versions récentes) et des kits de développement internes (Condor, JRAF) Bonne connaissance du modèle SOA / Webservices REST Connaissance des outils CI/CD (Jenkins, Ansible) et conteneurisation (Docker/Kubernetes) Connaissance des outils de tests automatisés (JUnit, Mockito, Cypress, Pytest) Connaissance du gestionnaire de source GIT Connaissance sur Azure et l'utilisations des ressources Azure La mission consiste à assurer le rôle de développeur FULL STACK senior avec des contributions sur l'ensemble des projets d'intelligence artificielle développés pour le compte du métier et des projets DATA. Ce poste exige au-delà des compétences techniques, des expériences en mode de travail agile, une bonne communication, une capacité de synthèse et une compréhension fine des enjeux techniques comme métier. La mission consiste à assurer les phases suivantes des différents projets DATA et IA en cours : Interprétation et conception des briefs techniques Développement et paramétrage Test et contrôle qualité et production Documentation technique

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions