Descriptif du poste: Conditions de la Mission Présence sur site : 2 jours par semaine à Niort Démarrage : ASAP Durée : Mission longue plus de 7 ans d'expérience Contexte de la Mission Nous recherchons un Développeur Python Senior et autonome à Niort sur le Bot de qualification du SVI4G. Ce bot est une brique majeure du système, combinant arbres décisionnels et modèles de classification IA, packagés sous forme d'API exposée sur OpenShift. L'API est sollicitée par la téléphonie pour qualifier en temps réel les flux téléphoniques entrants, qui sont transcrits en texte. Le bot doit répondre à des contraintes de performance élevées : 60 000 appels/jour en heures ouvrées Temps de réponse < 1s pour chaque requête</p> L'objectif est de garantir la fiabilité, la supervision et l'évolution du bot tout en assurant son bon fonctionnement en production. Missions Principales Développement et optimisation de l'API Python (FastAPI ou autre) Supervision de la production (monitoring via Grafana, erreurs, logs) Création de dashboards d'analyse pour améliorer le bot (Kibana, Elasticsearch) Amélioration des performances du bot et réduction des latences Migration de l'API sous Otoroshi Enrichissement des données publiées via Kafka et persistées en PostgreSQL Exploitation des données pour analyse et entraînement de modèles IA Évolution de l'arbre décisionnel et récupération d'informations en temps réel sur l'appelant Refonte de la pipeline MLOps pour une amélioration continue des modèles Profil recherché: PROFIL experimente Compétences Requises Python - niveau expert Expérience en développement d'API (FastAPI ou autre framework) Maîtrise de Gitflow, pre-commit et des environnements de développement Connaissance des outils Docker, venv/poetry/uv Expérience en pipeline CI/CD et gestion d'environnements complexes Notions de SQL appréciées Environnement Technique Développement : Python, FastAPI, Docker, GitLab Infra & Data : OpenShift, Kafka, PostgreSQL Supervision & Monitoring : Grafana, Kibana, Elasticsearch MLOps : Pipeline d'entraînement et d'amélioration continue des modèles IA