Senior Software Engineer Python - IA Agentique - Mi-Temps - Secteur Bancaire H/F

Le besoin

Dans le cadre du développement d'une plateforme data et d'intelligence artificielle déjà utilisée en production par plusieurs milliers d'utilisateurs, une organisation du secteur bancaire en forte croissance souhaite renforcer son équipe technique.

La plateforme permet notamment de développer et d'exécuter des workflows data et IA, d'utiliser des agents et des systèmes RAG, de manipuler plusieurs modèles de langage et de fournir des environnements de travail dédiés aux utilisateurs.

Après une première phase principalement orientée usage interne, la solution entre dans une nouvelle étape de développement avec l'ouverture progressive à des clients externes. Cette évolution soulève des enjeux importants de scalabilité, de robustesse, de sécurité, de performance et de maintenabilité.

L'équipe, composée d'une trentaine de personnes, regroupe des Software Engineers, des spécialistes IA, des profils data et des chercheurs. Elle recherche un profil senior capable d'apporter du recul sur les architectures existantes tout en restant fortement impliqué dans le développement.

Objectifs et livrables

Le consultant interviendra comme Senior Software Engineer avec une dimension d'architecture technique.

Il devra notamment :

• concevoir et développer des composants logiciels de la plateforme ;

• développer des services backend en Python, notamment avec Django ou des frameworks équivalents ;

• contribuer à la conception et à l'évolution d'applications web en React et TypeScript ;

• concevoir des APIs et des intégrations avec les composants data et IA ;

• participer au développement de systèmes agentiques et de workflows orchestrés ;

• travailler sur les sujets LangGraph, RAG, bases de connaissances, MCP et évaluation des applications LLM ;

• contribuer à l'intégration de plusieurs modèles de langage via une passerelle multi-modèles ;

• améliorer la scalabilité et la fiabilité de la plateforme dans un contexte de croissance des usages ;

• challenger les architectures, les choix techniques et les pratiques de développement existants ;

• participer à la définition de solutions robustes, simples à maintenir et adaptées à la production ;

• développer les tests, la documentation technique et les procédures de mise en production ;

• contribuer à l'observabilité, à la sécurité et à la gouvernance des composants développés ;

• collaborer étroitement avec les équipes software, data, IA et recherche ;

• assurer une implication hands-on dans le code et la livraison des composants.