Ingénieur Logiciel IA - Freelance

Contexte

• Grand acteur bancaire
• Mission d’industrialisation d’une solution d’intelligence artificielle développée en interne
• Passage d’un prototype à une solution exploitable en production
• Intervention au sein d’une squad IA
• Collaboration avec les équipes de production, d’exploitation et de plateforme
• Mission centrée sur la fiabilisation et l’industrialisation de l’existant

Missions

• Rendre les composants existants compatibles avec une exploitation de production sur les axes performance, maintenabilité et observabilité
  • Réaliser un diagnostic des composants existants
  • Construire un plan de mise à niveau priorisé et chiffré
  • Refactorer et structurer le code Python
  • Améliorer la gestion de la configuration, des erreurs et des reprises
  • Mettre en place ou renforcer les tests unitaires, d’intégration et de contrat
  • Intégrer les tests dans la chaîne CI/CD
  • Définir un seuil de couverture de code
  • Traiter les problématiques de concurrence et d’appels asynchrones
  • Mettre en œuvre les timeouts, retries, coupe-circuits et mécanismes de limitation de débit
  • Réaliser des tests de performance et de montée en charge
  • Documenter le dimensionnement cible et les limites de la solution
  • Instrumenter les composants avec des logs, métriques et traces distribuées
  • Mettre en place le suivi de la consommation de tokens et des coûts d’inférence
  • Contribuer à la construction des tableaux de bord et des alertes
  • Renforcer la gestion des secrets, des tokens et des autorisations
  • Rédiger les dossiers techniques, de configuration et d’exploitation
  • Produire les procédures de diagnostic et les runbooks
  • Assurer le transfert de compétences à l’équipe interne

Organisation & quotidien

• Le consultant interviendra au sein d’une squad IA
• Travail en collaboration avec les équipes de production, d’exploitation et de plateforme

Conditions de travail

• Mission courte de 40 jours

Compétences techniques

• Refactoring et amélioration de la maintenabilité
• Tests unitaires, d’intégration et de contrat
• Tests de charge et de performance
• Mécanismes de retry, timeout, circuit breaker et rate limiting
• Observabilité, logs structurés, métriques et traces distribuées
• Pratiques DevOps et déploiement automatisé
• Rédaction de documentation technique et de procédures d’exploitation

Outils

• Python avancé en production
• Programmation asynchrone et concurrence
• CI/CD, Git et GitLab CI ou équivalent
• Docker et Kubernetes
• Agents IA, frameworks d’orchestration LLM ou architectures de type MCP
• Utilisation professionnelle d’un assistant de code, avec revue critique systématique des résultats générés

Soft skills

• Autonome
• Rigoureux
• Pragmatique
• Capable de prioriser ses travaux