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1. Architecture & Intégration LLM

Conception des services : Définir l'architecture des APIs et des workers, la stratégie de cache et les mécanismes de résilience (retries, circuit breakers, fallback de modèles).
Industrialisation IA : Concevoir les chaînes d'inférence (prompting, function calling, RAG, embeddings, agents) et valider les choix technologiques via des POCs et des Benchmarks.
Performance & Scalabilité : Arbitrer entre les traitements synchrones et asynchrones pour concilier débit, latence et coût face aux charges de production.

2. APIs Web Haute Performance & Streaming

Définition des APIs : Créer des APIs robustes et documentées sous FastAPI (contrats clairs, validation Pydantic, authentification unifiée et isolation par pays).
Asynchronisme & Temps réel : Maîtriser asyncio, la concurrence et le parallélisme. Implémenter le streaming des réponses LLM, la gestion fine des timeouts, du backpressure et de l'annulation des requêtes.
Observabilité & Sécurité : Intégrer nativement la télémétrie (logs, métriques, traces) et les guardrails de sécurité (Zero Trust, gestion des secrets, isolation des tokens).

3. Leadership Technique & Gouvernance

Gouvernance Inner Source : Être un membre influent de la communauté technique pour assurer la cohérence et la réutilisabilité des composants partagés.
Accompagnement des squads : Aider les équipes applicatives (IA Assistant, Search, Édition...) à intégrer vos capabilities IA avec un minimum de friction.
Culture Craftsmanship : Promouvoir au quotidien le Clean Code, les principes SOLID et les tests automatisés.

Profil candidat:

Langages : Python 3.11+ (maîtrise requise), Go, Java / Spring Boot.
Web / APIs : FastAPI, Starlette, Pydantic, Uvicorn (ASGI).
Asynchrone : asyncio, httpx, concurrence et parallélisme (threads, process, workers).
LLM & IA : OpenAI / Azure OpenAI, LangChain, Mistral, Bedrock.
Cloud & Infra : AWS, Azure.
Données & DevOp : OpenSearch, Weaviate, PostgreSQL, Redis, Celery, Kafka, Docker, CI/CD.
Tests : Pytest, pytest-asyncio.
Formation : Diplôme de niveau Master ou Ingénieur.
Expérience avérée en développement Python Backend sur des services en production à grande échelle.
Expertise LLM : Vous avez déjà intégré des modèles de langage en production (prompting, function calling, RAG) et maîtrisez leurs contraintes de coût et de latence.
Culture Engineering : Vous maîtrisez le cycle de vie des contrats d'API, le versioning, et le développement sous fortes contraintes de performance (streaming, WebSockets).
Polyvalence : Une appétence pour Go ou Java pour prêter main-forte sur des sujets transverses est un vrai plus.
Langues : Anglais fluide (contexte européen quotidien).