il y a 3 sem.
Ingénieur logiciel sénior Python / IA - Freelance
- Lieu
- Noisiel, FR
- Télétravail
- Non précisé
- Contrat
- Freelance
- Séniorité
- Junior
- Domaine
- autre
- Salaire
- 500 € par jour
- Référence
- A76AD4
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Mission freelance chez Collective.work à Noisiel, pour un TJM de 500 € : reprendre une plateforme IA souveraine déjà en service (agents conversationnels, RAG, connecteurs) et l'industrialiser en Python. Le poste demande au moins 5 ans d'expérience en développement backend, avec PostgreSQL, des traitements asynchrones et de la mise en production sous Linux. La sécurité y est une mission à part entière : gestion des droits, des données et des secrets. Une expérience réelle de maintenance en production compte davantage qu'une longue liste de technologies IA sur le CV.
Compétences techniques
- Python
- Développement d'API backend (FastAPI)
- PostgreSQL et conception de modèles de données
- Traitements asynchrones et files de travaux (Celery, Redis)
- Linux, industrialisation et mise en production
- Architectures RAG et intégration de LLM (LangChain)
- Sécurité applicative : gestion des droits et des secrets
- Observabilité (Langfuse)
- GitLab
- Vue 3
Compétences comportementales
- Autonomie sur des sujets complets
- Aisance dans un code existant
- Pragmatisme sur les sujets IA
- Capacité à livrer du code robuste, testé et documenté
- Sens de la qualité logicielle
Compétences citées dans l'annonce
- Python
Description du poste
Le contexte
Collective.work recherche pour son client un ingénieur logiciel backend confirmé pour renforcer l'équipe qui développe une plateforme IA souveraine destinée à des utilisateurs techniques.
La plateforme permet de configurer des agents IA conversationnels et de les connecter à des sources documentaires et à des outils métier, avec un contrôle strict des accès, des données, des secrets et des coûts.
Un socle applicatif est déjà en place : application web, API backend, traitements asynchrones, gestion des utilisateurs et des équipes, agents configurables, sources documentaires, connecteurs, credentials et premiers mécanismes d'évaluation. Il ne s'agit pas de construire un POC, mais de reprendre un produit existant et de l'amener vers une plateforme industrialisée, robuste et exploitable dans la durée.
Missions
- Consolider le socle existant et en améliorer la robustesse et la scalabilité
- Renforcer l'observabilité de la plateforme
- Fiabiliser les flux RAG
- Améliorer les connecteurs existants et en développer de nouveaux
- Intégrer des outils métier aux agents
- Sécuriser la gestion des droits, des données et des secrets
- Faire progresser les tests et la qualité logicielle
- Contribuer aux premiers usages en conditions réelles
Profil
Au moins 5 ans d'expérience en développement logiciel. Vous êtes avant tout un bon ingénieur backend : autonome, à l'aise dans un code existant, capable de prendre en responsabilité des sujets complets et de livrer du code robuste, testé et documenté. Vous abordez les sujets IA avec pragmatisme.
Compétences attendues :
- Python et développement d'API backend
- PostgreSQL et conception de modèles de données
- Traitements asynchrones et files de travaux
- Linux, industrialisation et mise en production
- Architectures RAG et intégration de LLM
- Sécurité applicative, gestion des droits et des secrets
Technologies appréciées : FastAPI, Celery, Redis, LangChain, Langfuse, GitLab, Vue 3.
Une expérience réelle de mise en production et de maintenance d'applications compte davantage qu'une longue liste de technologies IA sur le CV.
Conditions
Freelance, taux journalier (TJM) : 500 €. Lieu : Noisiel.
Ce qui te ferait sortir du lot (côté sécurité)
Zeroday : sur un poste comme celui-ci, ce qui fait la différence côté sécurité —
- gérer les secrets des connecteurs et des fournisseurs de LLM hors du code et hors du dépôt Git : coffre de secrets, rotation, jamais de clé en clair ;
- appliquer le moindre privilège sur la gestion des droits : chaque agent et chaque connecteur n'accède qu'aux sources documentaires dont il a besoin ;
- contrôler le contenu des documents et des connecteurs avant indexation, pour que le RAG ne devienne pas un vecteur d'injection de prompts ;
- tracer les accès aux données dans l'observabilité : quel agent a interrogé quelle source, quand, avec quels droits.
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