? Quel sera ton poste ? ? Nous cherchons pour notre client niortais, un/une développeur/euse en renfort sur un projet majeur de développement de programme intelligent. Ce programme est constitué d'un mélange d'arbre décisionnel et de modèles de classification (IA) écrit en python, le tout packagé sous forme d'api exposée sur openshift. Cette brique api est, elle même, appelée par la téléphonie pour qualifier les flux téléphoniques entrants en temps réel. Le flux entrant à qualifier parvient à l'équipe data sous forme de texte (la transcription de l'audio en texte est réalisée côté téléphonie). Il y a des contraintes importantes en termes de performance, environs 60k appels par jour en HO, avec un temps de réponse ne devant pas dépasser 1s pour chaque requête. Dans ce lapse de temps, il faut interpréter le texte (partie IA), faire éventuellement des requêtes au puits de données et prendre une décision sur la prochaine action. ? Contexte client : Au sein de l'équipe Data, composée d'une dizaine de personnes, Tu auras pour missions de : Concevoir les solutions en adéquation avec les besoins et contraintes exprimés par le client Réaliser des développements selon : les priorités et entrants définis par le client les exigences de qualité logicielle en vigueur chez le client (industrialisation logicielle, revues de code, tests automatisés, qualimétrie...) Suivre la vie du logiciel en production (exploitation, supervision, maintenance corrective et évolutive...) Aider à l'apport de plus de mesures à tous les niveaux :Supervision du bon fonctionnement en prod et des erreurs (grafana) Dashboards pour identifier les améliorations les plus pertinentes (kibana/elasticsearch) Evaluation de la performance en termes de latence et de capacité de traitement d'un livrable avant qu'il rentre en production Passage à otoroshi Enrichissement de la publication (kafka) et de la persistance (postgre) des données produites par le bot. Exploitation des données persistées pour de l'analyse et entrainement de modèles Enrichissement du fonctionnement du programme existant Évolution de l'arbre décisionnel Récupération d'information sur l'appelant en temps réel Refonte la pipeline mlops (amélioration continue des modèles IA)