Architecte des moteurs et de l'IA - Python,Node.js,React
Concevoir, structurer et faire évoluer nos moteurs logiciels et nos capacités d’IA.
Concevoir, structurer et faire évoluer les moteurs applicatifs en Node et Python.
Définir des architectures robustes, scalables et maintenables en environnement Kubernetes (GKE/EKS).
Garantir des performances optimales pour des traitements intensifs (données, calculs, agents AI).
Participation active au développement en React (front), Node & Python (back).
Mise en place de microservices performants, adaptés aux contraintes SaaS et data-heavy.
Optimisation et automatisation des déploiements via CI/CD (GitHub Actions ou équivalent).
Concevoir et déployer des agents AI légers (AWS Lambda, microservices AI autonomes).
Intégrer de manière cohérente les modèles LLM, embeddings, pipelines IA, outils vectoriels.
Superviser la qualité, la robustesse et la fiabilité des agents dans leur exécution.
Définir les pipelines de préparation des données, entraînement, validation et mise en production.
Intégrer des outils MLOps (MLflow, Vertex AI, SageMaker ou équivalent).
Veiller à la reproductibilité, la traçabilité et la gouvernance des modèles.
Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Produit, Impact scientifique et DevOps.
Être l’interlocuteur technique clé pour les sujets IA, moteurs et calculs back-end.
Faciliter la communication pour garantir la cohérence architecture/produit/IA.
Rester à jour sur les innovations IA, agent frameworks, architectures serverless et MLOps.
Être force de proposition pour optimiser les moteurs de calcul, les workflows AI et l’usage du cloud.
Participer à la définition d’une feuille de route technique moderne et innovante.
Profil candidat:
Architecte des moteurs et de l'IA - Python,Node.js,React
Concevoir, structurer et faire évoluer nos moteurs logiciels et nos capacités d’IA.
Concevoir, structurer et faire évoluer les moteurs applicatifs en Node et Python.
Définir des architectures robustes, scalables et maintenables en environnement Kubernetes (GKE/EKS).
Garantir des performances optimales pour des traitements intensifs (données, calculs, agents AI).
Participation active au développement en React (front), Node & Python (back).
Mise en place de microservices performants, adaptés aux contraintes SaaS et data-heavy.
Optimisation et automatisation des déploiements via CI/CD (GitHub Actions ou équivalent).
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