1. Architecture égration 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 & Scalabilit é : 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 & S écurité : 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).