Développeur Python

Contexte de la mission

Au sein d'une équipe dédiée aux technologies de l'IA et de la Data, vous participerez au développement et à l'industrialisation d'une plateforme RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant aux applications et aux agents IA d'interroger des bases documentaires et des connaissances métiers en langage naturel, avec des réponses fiables et sourcées.

La plateforme couvre l'ensemble de la chaîne RAG : ingestion et indexation documentaire, recherche vectorielle et hybride, génération de réponses, évaluation de la qualité et gestion des droits d'accès.

Vous intégrerez une équipe qui place également l'IA au cœur de ses pratiques de développement, notamment à travers l'utilisation quotidienne d'agents de programmation.

Missions principales

Développement Backend et RAG

• Concevoir, développer et maintenir les services backend et les API en Python avec FastAPI.

• Construire des pipelines d'ingestion documentaire : connecteurs, parsing de documents (PDF, Office, HTML, documents scannés), découpage, embeddings et synchronisation incrémentale.

• Améliorer les mécanismes de recherche : recherche vectorielle et hybride, reranking, réécriture de requêtes et filtrage par métadonnées.

• Mettre en œuvre une recherche multilingue et gérer les droits d'accès aux documents.

• Intégrer les modèles de langage et d'embeddings via une passerelle IA.

• Mesurer et améliorer la qualité des résultats : pertinence, précision, fidélité et fiabilité des réponses.

Architecture et industrialisation

• Garantir la performance, la scalabilité et la disponibilité des services.

• Participer à la supervision, aux tests de charge et à la gestion des incidents.

• Contribuer aux choix d'architecture et aux études de solutions (développement interne, achat ou open source).

• Développer des outils, SDK et templates facilitant l'intégration de nouvelles bases documentaires.

IA agentique et pratiques de développement

• Exposer les fonctionnalités RAG sous forme d'outils et de serveurs MCP utilisables par des agents IA.

• Développer des mécanismes de recherche agentique et multiétapes.

• Utiliser quotidiennement des agents de programmation (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot…) pour accélérer le développement, les tests et les refactorisations.

• Rédiger des spécifications précises, déléguer les tâches aux agents et contrôler rigoureusement les résultats.

• Contribuer aux bonnes pratiques de développement, aux revues de code, aux tests automatisés et à la documentation.

• Participer à l'amélioration continue des pratiques de l'équipe et au partage de connaissances.

Profil recherché

• Vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en développement Backend, avec une excellente maîtrise de Python.

• Vous maîtrisez FastAPI, la programmation asynchrone, la conception d'API et les systèmes distribués.

• Vous possédez de solides connaissances en IA, NLP et Information Retrieval : embeddings, similarité vectorielle, ranking et évaluation des résultats.

• Vous avez déjà conçu et déployé des systèmes RAG en production.

• Vous maîtrisez les mécanismes de parsing documentaire, chunking, embeddings, bases vectorielles et reranking.

• Vous avez une expérience concrète du développement avec des agents IA et des protocoles d'interaction tels que MCP ou A2A.

• Vous connaissez les bases de données et les flux de données : PostgreSQL, MongoDB, Kafka.

• Vous avez une expérience des environnements Cloud et des architectures conteneurisées : GCP, Docker, Kubernetes, Terraform.

• Vous maîtrisez les pratiques CI/CD, notamment avec GitHub Actions, ainsi que les tests automatisés et l'observabilité.

• Vous êtes autonome, proactif et appréciez le travail en équipe et le partage de connaissances.

• Vous maîtrisez l'anglais professionnel. Le français est un plus.

Compétences complémentaires appréciées :

• Frameworks RAG : LangChain, LlamaIndex, Haystack.

• Évaluation RAG : Ragas, DeepEval.

• Parsing documentaire et OCR : Docling, Unstructured, Document AI.

• Moteurs de recherche et recherche multilingue.

• Contributions à des projets open source autour du RAG ou des agents IA.

Environnement technique

Python, FastAPI, NLP, LLM, RAG, embeddings, Vertex AI, bases de données vectorielles, PostgreSQL, MongoDB, Kafka, Kubernetes (GKE), Docker, Terraform, GitHub Actions, MCP, A2A, agents IA.