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Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif de concevoir et déployer une plateforme backend de chatbot intelligente et sécurisée pour accompagner les collaborateurs dans leurs activités quotidiennes. Le service doit offrir une expérience conversationnelle fluide, multilingue, conforme aux exigences RGAA et sécurité du groupe, tout en permettant l’intégration de solutions métiers (assistants, fichiers, prompts, contextes, KPIs). La solution vise à centraliser et personnaliser l'assistance digitale, accessible à l'ensemble des entités, via une orchestration flexible et évolutive des fonctionnalités. Contexte : Au sein d’un grand acteur de la finance, vous participez à la mise en place d’un ChatGPT interne. En tant que développeur Python senior, vous concevez et opérez une plateforme de micro-services hautement disponibles, centrée sur un routeur d’appels vers différents endpoints (dont des LLM), des services de traitement de prompts/documents et une gestion fine des timeouts et fallbacks. Les briques IA avancées (RAG, recherche documentaire, modèles) sont prises en charge par les IA Engineers et le Tech Lead IA. Les missions principales : - Conception, développement et maintien des micro-services Python (FastAPI) robustes pour un routeur d’appels vers différents endpoints (LLM, services internes/externes, cache), la gestion des stratégies de fallback (changement de provider, cache, réponses dégradées), le traitement de prompts/documents (parsing, transformation, contrôle qualité). - Mise en place des APIs fiables et documentées (OpenAPI), avec gestion fine des erreurs et des timeouts, le respect d’un budget de temps à travers les micro-services, les mécanismes de retry et dégradation progressive. - Conception d'une architecture orientée événements autour de Redis Streams (ou équivalent) pour les flux asynchrones entre services (sans gérer directement la recherche documentaire). - Suivi d'une haute dispo, scalabilité et observabilité avin un scaling horizontal, une supervision (logs, métriques, traces), une gestion des incidents et amélioration continue de la résilience. - Contribution à l’industrialisation : CI/CD, tests automatisés (unitaires, intégration, contract testing, tests de charge/résilience), revues de code et bonnes pratiques. 7+ ans d’expérience en Python, dont une part significative en micro-services, haute dispo et APIs en production. Maîtrise de FastAPI, uvicorn et d’un système de streaming/messaging (Redis Streams ou équivalent). Solide expérience en conception d’API REST : erreurs, timeouts, versioning, observabilité (logs, metrics, traces), sécurité (auth, autorisation, rate-limiting). Expérience en systèmes distribués : scalabilité, résilience, gestion de la charge, stratégies de fallback. À l’aise avec le traitement de gros volumes de documents (PDF, Office, données structurées). Compréhension opérationnelle des LLM et du RAG pour intégrer les briques IA fournies par l’équipe dédiée. Culture DevOps (containers, CI/CD, monitoring) et exigence forte sur la fiabilité, la traçabilité et la conformité en environnement financier.

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture. Missions Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant : Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI) Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s) Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric) Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout) Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS. Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ : Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel) Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows) Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code : Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep) Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps) Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview) Développer la plateforme data : APIs, streams, endpoints temps réel Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML) Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques Outils & Environnement Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps Développement : Python, Node.js, TypeScript Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique Automatisation : Activator (alertes, workflows) IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme ServiceNow, un grand groupe international souhaite moderniser l’expérience utilisateur autour de son portail Employee Center, en simplifiant l’accès aux services IT. Le catalogue de services actuel comporte de nombreux items techniques (ex : accès VPN, accès SAP, accès dossiers…), ce qui génère une expérience complexe pour les utilisateurs, des erreurs de soumission et une adoption limitée du portail. L’objectif de la mission est de concevoir et implémenter une porte d’entrée unifiée pour les demandes d’accès, permettant de simplifier l’expérience utilisateur tout en conservant les workflows et processus existants (approbations, IAM, SLA). La mission s’inscrit dans une démarche d’amélioration progressive du catalogue et d’alignement avec les bonnes pratiques ServiceNow Employee Center, Service Catalog et CMDB. Missions principales : Analyse du catalogue de services existant et des demandes d’accès. Cartographie des workflows actuels (approbations, IAM, traitements). Définition d’une expérience utilisateur simplifiée dans Employee Center . Conception d’un Entry Producer unifié “Request Access” servant de point d’entrée pour les demandes d’accès. Implémentation du Record Producer dans Service Catalog . Configuration des variables, logiques de sélection et formulaires dynamiques. Paramétrage des audiences et de la visibilité dans Employee Center . Mise en œuvre des règles de routage via Flow Designer . Mise en place de logiques de routage intelligentes vers les catalog items existants. Intégration avec les processus d’approbation et les mécanismes IAM. Exploitation des informations issues de la CMDB pour faciliter l’identification des services et applications Réalisation des tests unitaires. Accompagnement des phases UAT avec les utilisateurs clés . Ajustements fonctionnels et amélioration de l’expérience utilisateur. Production de la documentation technique et fonctionnelle. Rédaction d’un guide d’évolution progressive du catalogue . Recommandations pour la consolidation future des demandes d’accès.