Budget: 580-620
Contexte
Dans le cadre d’un
programme d’innovation autour de l’intelligence artificielle
, notre client a mis en place un
dispositif de benchmark
visant à évaluer les technologies et solutions IA du marché.
Ce dispositif a pour objectif de permettre aux équipes produit et aux équipes IA d’identifier les solutions les plus pertinentes, de
réduire les risques liés aux choix technologiques
et de
structurer les roadmaps produit et technologiques
du programme.
Missions
Le développeur interviendra au cœur du dispositif de benchmark IA et sera notamment en charge de :
Développer des services backend Python et des POC techniques afin d’évaluer différentes solutions d’IA (modèles de langage, assistants IA, plateformes cloud IA).
Intégrer de nouveaux services et APIs dans l’infrastructure existante pour faciliter les benchmarks.
Concevoir des scénarios de benchmark automatisés afin de mesurer les performances, les coûts, la latence et l’expérience développeur.
Évaluer et expérimenter des outils orientés développeurs et des plateformes d’intégration.
Développer des POC innovants et réutilisables permettant de démontrer des cas d’usage concrets.
Assurer une veille technologique continue et monter rapidement en compétence sur de nouvelles solutions d’IA.
Livrables attendus
Code des développements backend et des POC, conçu et testé.
Tests unitaires et d’intégration automatisés garantissant la qualité des développements.
Documentation technique des composants et des algorithmes développés.
Outils techniques nécessaires à la réalisation des benchmarks et des POC.
Compétences essentielles
Python pour le développement backend, les APIs, les POC et les scripts d’intégration.
Frameworks backend : FastAPI, Asyncio ou équivalents pour services asynchrones et micro-services.
Bases de données : SQL/PostgreSQL, MongoDB, bases vectorielles.
Intégration et APIs REST, plateformes d’intégration.
Environnement cloud (idéalement GCP).
Sécurité applicative : OpenID Connect, OAuth2.
DevOps / CI-CD : Docker, Kubernetes, pipelines de déploiement automatisés.
Tests unitaires, d’intégration et fonctionnels.
Méthodes de développement Agile/Scrum, pair programming, code review et bonnes pratiques de Software Craftsmanship.
Connaissance des design patterns et des principes d’architecture logicielle.
Compétences IA attendues
Bonne compréhension des concepts de Machine Learning et d’IA générative : LLM, RAG, agents, assistants, prompts, hallucinations, modèles IA.
Capacité à formuler des requêtes efficaces pour interagir avec des IA génératives.
Usage critique de l’IA, prise en compte de ses limites et biais.
Sensibilité aux exigences RGPD et aux enjeux éthiques liés à l’IA.
Utilisation d’assistants de code pour accélérer le développement et améliorer la qualité du code.
Autres prérequis
Maîtrise des méthodologies Agiles (certification SAFe appréciée).
Anglais technique courant à l’oral et à l’écrit.
Localisation
Île-de-France, avec 2 à 3 jours de télétravail par semaine.