Nous renforçons une équipe qui développe une plateforme IA souveraine destinée à des utilisateurs techniques. La plateforme permet de configurer des agents IA conversationnels, de les connecter à des sources documentaires et à des outils métier. Elle garantit un contrôle strict des accès, des données et des coûts.
Un socle applicatif existe déjà. Il comprend une application web, une API backend, des traitements asynchrones, la gestion des utilisateurs et des équipes, des agents configurables, des sources documentaires, des connecteurs, la gestion des credentials et de premiers mécanismes d'évaluation.
L'enjeu n'est pas de construire un POC. Il s'agit de reprendre un produit existant, de l'améliorer et de l'amener vers une plateforme industrialisée, robuste et exploitable durablement.
Vos missions seront les suivantes
Consolidation et évolution du socle :
- Reprendre en main le code existant, en comprendre l'architecture et identifier les points de fragilité et la dette technique.
- Faire évoluer l'API backend et les modèles de données (PostgreSQL) en garantissant leur cohérence et leur maintenabilité.
- Améliorer la robustesse et la scalabilité de la plateforme, notamment des traitements asynchrones et des files de travaux.
Observabilité et exploitation :
- Mettre en place ou renforcer les logs, métriques, traces et alertes.
- Assurer le suivi des performances, des erreurs et des coûts liés aux appels LLM.
- Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production : CI/CD, packaging, déploiement sous Linux.
Fiabilisation des flux RAG :
- Améliorer les chaînes d'ingestion, de découpage, d'indexation et de recherche documentaire.
- Fiabiliser la pertinence des réponses et la traçabilité des sources.
- Faire évoluer les mécanismes d'évaluation de la qualité des agents et du RAG.
Connecteurs et outils métier :
- Améliorer les connecteurs existants et en développer de nouveaux vers des sources documentaires et des applications métier.
- Intégrer des outils métier aux agents (tool calling / function calling) de manière sécurisée et contrôlée.
Sécurité :
- Sécuriser la gestion des droits et des permissions (utilisateurs, équipes, agents, sources).
- Garantir la protection des données et la gestion sécurisée des secrets et credentials.
- Appliquer les bonnes pratiques de sécurité applicative (contrôle d'accès, cloisonnement, revue des vulnérabilités).
Qualité logicielle :
- Renforcer la couverture et la pertinence des tests (unitaires, intégration, bout en bout).
- Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de l'équipe.
Mise en usage réel :
- Contribuer aux premiers déploiements auprès d'utilisateurs en conditions réelles.
- Analyser les retours terrain et les traduire en améliorations techniques.
Livrables attendus :
- Code source, versionné, testé et documenté.
- Documentation technique : architecture, modèles de données, connecteurs, procédures d'exploitation et de déploiement.
Profil recherché
Quel profil pour le poste
- Formation Bac+5 en informatique (école d'ingénieur ou master), ou expérience équivalente.
- Expérience minimale de 5 ans en développement backend Python, dont une expérience significative sur des produits en production. Il ne s'agit pas uniquement de prototypes.
- Expérience récente et concrète sur des projets d'intégration de LLM et d'architectures RAG mis en production.
- Expérience de reprise de produits existants : capacité à entrer dans un code qu'on n'a pas écrit, à l'auditer et à le faire évoluer sans rupture.
- Sensibilité forte aux sujets d'industrialisation, d'exploitation et de sécurité.
- Profil autonome et pragmatique, capable d'arbitrer entre la qualité, les délais et la dette technique.
- Goût du travail en équipe et du partage de connaissances, avec une bonne aptitude à documenter.
- Intérêt pour les enjeux de souveraineté numérique et de maîtrise des données.
Quelles compétences pour le poste
Compétences techniques indispensables :
- Python avancé : bonnes pratiques, typage, structuration de projets, performance.
- Développement d'API backend (FastAPI, Django ou équivalent).
- PostgreSQL : conception de modèles de données, optimisation des requêtes, migrations.
- Traitements asynchrones et files de travaux (Celery, RQ, Dramatiq, asyncio, broker Redis ou RabbitMQ…).
- Environnement Linux.
- Architectures RAG : ingestion, chunking, embeddings, bases vectorielles (pgvector ou équivalent), recherche hybride, reranking.
- Intégration de LLM : appels API, gestion du contexte, tool calling, maîtrise des coûts et des latences.
- Sécurité applicative : authentification et autorisation, gestion des droits (RBAC/ABAC), gestion des secrets (Vault ou équivalent), chiffrement.
- Industrialisation et mise en production : Docker, CI/CD, déploiement, supervision.
- Tests automatisés (pytest) et qualité logicielle.