Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 1752 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 43k€ (40k€–48k€).
Salaire du marché pour Backend en France : médiane 43 000 €/an, P25–P75 : 40 000–47 500 €/an, n = 1752 offres. Salaire Python à Paris
Baromètre TJM et salaires IT💪 Vos missions : Vos principales responsabilités en tant que Python AI Developer (Développeur Augmenté) :
Voici une liste non exhaustive de vos missions au quotidien, nous vous faisons confiance pour les prendre en main et les enrichir à votre façon 😉
Comprendre les besoins utilisateurs et livrer régulièrement des fonctionnalités à forte valeur métier en intégrant des capacités d'IA générative et de Machine Learning
Développer des outils, agents IA et scripts intelligemment automatisés pour accélérer le delivery et industrialiser les développements (pair-programming assisté par IA, génération de tests, revue de code automatisée)
Concevoir et intégrer des APIs intelligentes (LLM, RAG, modèles pré-entraînés) au sein d'architectures existantes
Accompagner les équipes de dev dans l'adoption des outils de développement augmentés par l'IA (CI/CD intelligente, assistants de code, AI-driven DevOps)
Soutenir les équipes de production dans le delivery et la gestion du cycle de vie des modèles et services IA (LLMOps, MLOps, gestion de prompts, tests automatisés)
Diffuser la culture agile et AI-first : coopération, entraide, partage de connaissances autour de l'IA applicative
Intervenir sur des écosystèmes hybrides Python / Cloud / DevOps à grande échelle
Assurer une veille technologique active sur les LLMs, les frameworks IA émergents et les meilleures pratiques du développement augmenté
Selon les projets, voici les technologies que vous serez amené.e à rencontrer :
Scripting & Programmation : Python (FastAPI, Flask, Django), Bash, Shell
AI & LLM Frameworks : LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Hugging Face, Instructor, Pydantic
Architectures : Orientées services (MicroServices, REST API) & Architectures orientées Agents
MLOps / LLMOps & CI/CD : Gitlab, GitHub (Copilot), Jenkins, MLflow, LangSmith / LangFuse, Sonarqube
Versionning & Data : Git, Vector Databases (Pinecone, Chroma, Qdrant, Milvus)
Containers & Orchestration : Docker, Kubernetes
Infrastructure As Code : Terraform, Ansible
Collaboration & Tests : Jira, Confluence, Pytest, Selenium
Système & Cloud : Linux, Windows, AWS, AZURE, GCP
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