Descriptif du poste: Nous recherchons un Ingénieur Logiciel spécialisé en LLM pour concevoir et développer un système intelligent d'analyse de bases de données relationnelles. L'objectif du projet est de permettre aux utilisateurs métier de poser des questions en langage naturel et d'obtenir en retour des requêtes SQL optimisées et des visualisations dynamiques exploitables, tout en assurant la sécurité, la traçabilité et la rapidité d'accès aux données. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire, vous serez au cœur d'un projet innovant mêlant intelligence artificielle générative, data engineering et visualisation avancée, dans un environnement exigeant tel que le secteur financier. Responsabilités * Concevoir et implémenter un pipeline multi-étapes (LangGraph) incluant compréhension de la question, génération, validation et exécution SQL, puis restitution des résultats sous forme de visualisations. * Développer un module de traduction automatique des requêtes en langage naturel vers SQL, avec validation syntaxique et logique (boucles de réessai contrôlées). * Créer des visualisations interactives (Plotly) à partir des résultats SQL, avec génération et exécution sécurisée de code Python. * Intégrer et optimiser l'usage de LangChain pour la gestion des prompts, des outils LLM et de la mémoire conversationnelle. * Mettre en place des mécanismes de sécurité et d'authentification (OAuth 2.0, SSO, certificats SSL). * Assurer un traçage complet des appels LLM et des performances via LangfuseHandler. * Déployer le système dans un environnement sécurisé avec Docker et CI/CD (Jenkins). * Collaborer avec les équipes métier pour affiner les besoins et garantir la pertinence des résultats. Profil recherché: Profil recherché * Diplôme en informatique, data engineering ou équivalent. * Solide expérience en développement Python et bonne maîtrise de Java. * Connaissance approfondie des bases de données relationnelles et de l'optimisation SQL. * Expérience significative avec des LLM frameworks (LangChain, LangGraph ou équivalents). * Pratique de la visualisation de données (idéalement Plotly). * Familiarité avec les problématiques de sécurité applicative et authentification. * Connaissance des outils DevOps (Docker, Jenkins, Git). * Esprit analytique, rigueur, curiosité et intérêt marqué pour l'IA générative.