Développeur back (it) / freelance

Application / Pipeline
Documentation technique

Compétences techniques

Python - Confirmé - Impératif
Design Applicatif - Confirmé - Impératif
Workflow/Evaluation GenAI - Junior - Important
GCP - Confirmé - Souhaitable

Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif)

Description détaillée

Une des solutions que nous proposons à nos Business Units (BU) est un Chatbot. Ce chatbot est basé sur la GenIA (Model Gemini). Nous avons maintenant un orchestrateur GenAI et un agent/assistant GenAI qui gère les réponses relatives à la FAQ. Nous allons aussi intégrer d?autres agents/assistants venant d?autres domaines comme le produit.

Notre chatbot est à destination de nos clients finaux qui parcourent les sites Leroymerlin de nos différentes BUs afin de les aider sur des parcours prédéfinis ou affiner leur intention et sélectionner les informations pertinentes de la FAQ ou de la recherche d?un produit.

OBJET DE LA MISSION :

Nous recherchons un développeur expérimenté passionné par l'IA qui rejoindra une équipe agile (3 devs, 1 PO) et travaillera en collaboration avec nos experts Data et Ops.
Au delà des compétences techniques, ce développeur doit être curieux car l'écosystème GenAI change chaque semaine. Veille technique et expérimentation de nouvelles approches sont nécessaires. De plus, nous attendons de la pro-activité et de la débrouillardise.



Profil candidat:
En résumé, son rôle est de développer, industrialiser et maintenir la couche backend qui propulse nos agents virtuels:

- Développement Applicatif & Architecture : Concevoir et développer les microservices en Python qui orchestrent les conversations. Nous attendons du code propre, testé et maintenable.
- Intégration GenAI (LLM) : Implémenter et optimiser les workflows d'IA Générative utilisant les modèles Google Gemini. Vous travaillerez sur la construction des prompts, la gestion du contexte et la récupération d'information (RAG).
- Qualité & Évaluation IA : Mettre en place des pipelines d'évaluation automatique des réponses du LLM (LLM-as-a-judge, métriques de pertinence) pour garantir la fiabilité du bot en production.
- Observabilité & Run : S'assurer que ce que vous codez tient la charge. Vous serez responsable de l'instrumentation de votre code (via Datadog) pour monitorer les latences, les coûts de tokens et les erreurs en temps réel.
- DevOps Culture : Gérer vos déploiements et votre infrastructure sur Google Cloud Platform (GCP) et utiliser les incontournables Git, CI/CD, tests unitaires