Tu veux travailler dans une entreprise où tes décisions techniques ont un impact direct, où tu peux coder, expérimenter et livrer sans te perdre dans des couches hiérarchiques?
ProgExpert prépare le lancement d’une division consacrée à l’IA appliquée. Nous passons progressivement de l’intégration de solutions existantes à la création de nos propres outils, agents, services et produits intelligents. Nous cherchons une personne expérimentée en développement Python, autonome et pragmatique, capable de transformer une idée ou un prototype en système fiable qui fonctionne réellement sous Linux.
CE QUE TU FERAS
- Développer des applications, API, services et automatisations en Python, avec une architecture propre, testable et maintenable.
- Concevoir des agents et workflows capables d’interroger plusieurs modèles, d’utiliser des outils et de valider leurs résultats.
- Structurer le prompt engineering : consignes robustes, sorties JSON, contexte, garde-fous, tests et réduction des hallucinations.
- Mettre en place des solutions RAG, des embeddings, des pipelines de données et des mécanismes d’évaluation reproductibles.
- Sélectionner les bons modèles et effectuer au besoin une adaptation légère : LoRA/QLoRA, classification, extraction ou fine-tuning ciblé.
- Déployer et diagnostiquer les solutions sous Linux dans Docker, des VM et des serveurs GPU.
- Participer aux revues de code, documenter les choix importants et collaborer avec les équipes backend et produit.
TON PROFIL
Tu es d’abord un développeur Python solide. Pour toi, l’IA est un outil à intégrer proprement dans un produit — pas seulement un sujet de veille ou une collection de notebooks.
- Environ 3 à 5 ans d’expérience professionnelle en développement Python, ou une expérience équivalente démontrable.
- Bonne maîtrise des API, de la programmation orientée objet, des tests, du débogage, de SQL et de Git.
- À l’aise sous Linux : ligne de commande, SSH, systemd, journaux, permissions, processus et scripts Bash.
- Capable de créer et maintenir des images Docker, Docker Compose et des environnements reproductibles.
- Bonne compréhension des VM, du stockage, du réseau, des ressources CPU/GPU et du fonctionnement d’un serveur applicatif.
- Expérience pratique avec les LLM ou d’autres modèles IA : API, modèles locaux, prompt engineering, RAG, embeddings, sorties structurées ou agents.
Python & logiciel
Services et API, dépendances, tests, journalisation, gestion des erreurs et code maintenable.
Linux & infrastructure
SSH, Bash, systemd, journaux, permissions, VM, stockage, réseau et diagnostic de serveurs.
Docker & déploiement
Images, Docker Compose, volumes, réseaux, variables d’environnement, CI/CD et gestion des secrets.
IA appliquée
Multi-modèles, prompt engineering, function calling, sorties structurées, agents, RAG, embeddings et évaluation.
Données & production
Pandas, NumPy, SQL, validation des données, monitoring, files de tâches et reprise sur erreur.
Performance & rigueur
Mémoire CPU/GPU, quantification, sécurité, traçabilité, revue de code et changements prudents en production.
TECHNOLOGIES POSSIBLES
Python, FastAPI, Pydantic, SQL, Redis, pytest, PyTorch, Transformers, vLLM, llama.Cpp, RAG, Linux, Docker, Proxmox, Ceph, ZFS et serveurs GPU. La liste évoluera selon les projets.
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