CONTEXTE Au sein de la division IA d'une grande banque d'investissement européenne (plateforme CIB), l'équipe délivre des produits IA en production : extraction documentaire automatisée, chatbot agentique et génération de données. Pour industrialiser et fiabiliser ces produits, l'équipe renforce sa composante software engineering avec un profil full stack ayant une vraie appétence pour l'IA générative. VOS MISSIONS - Développer et maintenir les applications et services autour des produits IA (APIs, intégrations, interfaces) - Concevoir et mettre en œuvre des frameworks de test de performance sur les LLMs - Industrialiser les solutions selon les standards IT du groupe (CI/CD, Kubernetes, Jenkins) - Mettre en place des stratégies de test robustes (pytest) sur des systèmes intégrant des LLMs - Collaborer étroitement avec les data scientists pour transformer les prototypes en produits fiables POURQUOI CETTE MISSION - Des produits GenAI réellement en production, utilisés au quotidien par les équipes métiers - Un rôle charnière entre data science et engineering : vous rendez l'IA fiable, testée et scalable - Une stack moderne : FastAPI, Kubernetes, Jenkins, LangGraph, Google ADK - Un vrai mandat technique : du delivery, pas des slides STACK : Python, FastAPI, pytest, Kubernetes, Jenkins, LangGraph, Google ADK, APIs LLM PROCESSUS DE RECRUTEMENT 1) Test technique Python sur HackerRank. 2) Entretien en présentiel à Paris, incluant des exercices de mathématiques et de code sur table, sans assistance IA. 3) Vérification des références techniques 1) 5 ans d'expérience minimum en software engineering, dont au moins 3 ans dans un environnement agentique / RAG / IA générative 2) Solide expérience full stack : conception d'APIs (FastAPI), intégrations, interfaces 3) Pratique concrète des APIs de LLMs et des frameworks de test de performance sur les LLMs 4) Maîtrise de l'industrialisation : CI/CD, Kubernetes, Jenkins, stratégies de test (pytest) 5) Solides bases en mathématiques et Python (testées en entretien présentiel) 6) Profil doer et hands-on, curieux, à jour sur l'écosystème GenAI - pas de posture de management 7) Références techniques vérifiables