Développeur Genai H/F

Au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Product, experts métier, Architectes), vous concevez et développez des composants d'IA générative qui s'intègrent nativement dans les solutions Septeo.

À ce titre, vous serez amené à :

- Développer des chaînes RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur des corpus métiers complexes (actes notariés, contrats, assignations, pièces de dossiers, factures, jurisprudence...) : ingestion, parsing, chunking, embeddings, indexation vectorielle, retrieval, reranking.

- Intégrer et consommer des LLM dans les applications, qu'ils soient exposés en API cloud (Mistral, OpenAI, Claude, Azure OpenAI) ou déployés en local / self-hosted (modèles open-weights via Ollama, vLLM, LM Studio ou équivalent), en arbitrant coût, latence, qualité et souveraineté, sans gestion de l'entraînement ni de l'infrastructure GPU sous-jacente.

- Développer des agents et workflows (tool use, function calling, MCP) pour des cas d'usage métier : extraction d'entités, analyse de risques contractuels, résumé automatique, rédaction assistée, agents conversationnels intégrés à Outlook / Word / Teams.

- Concevoir et développer les APIs et services backend exposant ces capacités aux Business Units, en C# / .NET (services existants Septeo) et Python / FastAPI (briques GenAI).

- Concevoir et faire évoluer les modèles de données : schémas relationnels (SQL Server, PostgreSQL), indexation vectorielle sur Elasticsearch, requêtes optimisées, migrations.

- Conteneuriser les services avec Docker et participer à leur déploiement et exploitation sur Kubernetes (Helm, manifests, configuration, secrets, scaling, observabilité).

- Construire, versionner et évaluer les prompts et templates (zero-shot, few-shot, structured output).

- Garantir la sécurité des traitements (hébergement, gestion des secrets, prompt injection).

- Participer aux revues de code, à la documentation et au partage des bonnes pratiques GenAI au sein du groupe.

- Assurer une veille active sur l'écosystème (modèles, frameworks, patterns agentiques) et prototyper rapidement.

Stack Technique :

• Développement backend en C# / .NET (ASP.NET Core, Entity Framework),
• Python pour les usages GenAI (FastAPI, Pydantic, pytest).
• Bases de données SQL (SQL Server / PostgreSQL) et Elasticsearch (recherche full-text et vectorielle).
• Intégration de solutions GenAI / LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Mistral, Anthropic, modèles self-hosted) avec maîtrise des concepts clés (RAG, embeddings, prompt engineering).
• Environnements cloud et DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD (Azure DevOps)