{"id":2719308,"url":"https://alion.io/job/learning-planet-institute-developpeureuse-backend-data-ia","title":"Développeur·euse Backend (Data & IA)","company":{"id":1845096,"name":"Learning Planet Institute","domain":"learningplanetinstitute.org","url":"https://alion.io/company/learningplanetinstitute","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Welcome to the Jungle","truth_index":null},"role":"Backend","role_family":"Backend","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Paris, France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":{"min":45000,"max":50000,"currency":"EUR","period":"year","gross":null,"usd_annual":56044},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Argo Workflows","optional":false},{"name":"ArgoCD","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"LangGraph","optional":false},{"name":"LangSmith","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Mistral","optional":false},{"name":"NLP","optional":false},{"name":"PostgreSQL","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Qdrant","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"TypeScript","optional":false},{"name":"Vue.js","optional":false},{"name":"JavaScript","optional":true},{"name":"Kubernetes","optional":true},{"name":"LangChain","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-16T13:18:39Z","employer_posted_date":"2026-10-16","last_verified_at":"2026-10-22T11:35:52Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":6,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":6},"description":"Rejoignez le Learning Planet Institute, une association dédiée aux sciences de l'apprentissage et à la transformation de l'éducation. En tant que Développeur·euse Backend, vous serez responsable du développement backend, du data engineering et des technologies d'intelligence artificielle. Vous travaillerez sur l'outil WeLearn, une plateforme d'intelligence artificielle axée sur les Objectifs de développement durable.\nMissions\nMaintenir et faire évoluer l'API développée en Python avec FastAPI, administrer et faire évoluer les modèles de données PostgreSQL.\nMaintenir, développer et déployer les pipelines ETL existants : collecte, ingestion, nettoyage, découpage, vectorisation, classification et indexation des données.\nContribuer aux pratiques CI/CD en collaboration avec l’équipe DevOps, assurer la transmission des connaissances et documenter les procédures d’exploitation.\nProfil recherché\n**Formation et niveau d’expérience :*** Formation Bac+5 (école d’ingénieurs ou master) en informatique, développement logiciel, data engineering ou domaine connexe\n* Expérience en développement backend et en data engineering\n**Savoir-faire :**\n* Maîtrise de Python et expérience en conception d’API\n* Expérience pratique des pipelines d’ingestion et de transformation de données\n* Bonne maîtrise de SQL et des bases de données relationnelles, notamment PostgreSQL.\n* Capacité à intégrer des services externes et à traiter des données hétérogènes\n* Maîtrise de Git, Docker, des tests automatisés et des pratiques CI/CD\n* Maîtrise de l’anglais technique\n**Savoir-être :**\n* Autonomie et capacité à reprendre un système existant et à diagnostiquer les incidents\n* Aptitude à collaborer au sein d’une équipe technique, à documenter son travail et à transmettre ses connaissances\n* Sensibilité aux enjeux de l’éducation, de la science ouverte et du développement durable\n***Compétences complémentaires appréciées (non indispensables) :***\n* Expérience avec Qdrant ou une autre base de données vectorielle\n* Expérience des outils d’orchestration et de déploiement, notamment ArgoCD et Argo Workflows\n* Expérience dans la mise en production de solutions d’IA utilisant des LLM ou des agents\n* Connaissance de LangGraph, LangSmith ou Mistral\n* Expérience en 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