Développeur·euse Backend (Data & IA)
Le Learning Planet Institute (LPI) est une association dédiée aux sciences de l’apprentissage et à la transformation de l’éducation. Le LPI est un institut de catégorie 2 de l’UNESCO et un pôle de l’Université des Nations Unies.
Pour répondre à nos objectifs, nous développons plusieurs types d’actions complémentaires dont :
Des activités de recherche et développement ;
La conception d’outils et de plateformes numériques ;
Des expérimentations pédagogiques ancrées dans des usages réels.
Au sein de notre pôle Recherche et Développement, nous avons développé WeLearn, un outil d’intelligence artificielle qui s’appuie sur des ressources en ligne de qualité liées aux Objectifs de développement durable (ODD).
WeLearn mobilise des technologies d’IA à l’état de l’art, notamment des approches multi-agents et des méthodes de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ces technologies permettent de proposer des fonctionnalités pédagogiques innovantes, conçues à partir des besoins concrets des utilisateurs, tout en s’inscrivant dans une démarche d’intelligence artificielle frugale et responsable.
Développé dans le cadre du projet France 2030 TEDS (Transition écologique pour un développement soutenable, ANR-17-NCUN-0016), WeLearn est d’ores et déjà accessible à l’ensemble des établissements d’enseignement supérieur en France.
Nous recherchons un·e Développeur·euse Backend, capable également de reprendre la responsabilité technique du data engineering de WeLearn. Le poste combine ainsi développement backend, data engineering et technologies d’intelligence artificielle.
Vos principales missions
Développement backend
Maintenir et faire évoluer l’API développée en Python avec FastAPI
Administrer et faire évoluer les modèles de données PostgreSQL
Renforcer les tests automatisés, la sécurité et la maintenabilité du code
Collaborer avec l’équipe technique sur les choix d’architecture et les revues de code
Data Engineering
Maintenir, développer et déployer les pipelines ETL existants : collecte, ingestion, nettoyage, découpage, vectorisation, classification et indexation des données
Intégrer et maintenir de nouvelles sources documentaires
Maintenir les collections vectorielles Qdrant
Garantir la fiabilité des traitements de données : exécution des traitements batch, reprise sur erreur et observabilité
Déploiement et collaboration technique
Maintenir les images Docker et contribuer aux pratiques CI/CD en collaboration avec l’équipe DevOps
Assurer la transmission des connaissances et documenter les procédures d’exploitation
Notre environnement technique
Backend : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Poetry
Cloud et déploiement : Azure, Scaleway, ArgoCD, Argo Workflows
Data : PostgreSQL, Qdrant
Intelligence artificielle : LangChain, LangGraph, Mistral Studio
Frontend : Vue 3, TypeScript
Tests et qualité : pytest, Vitest, unittest
Les conditions d’exercice du poste
Contrat : CDI, statut cadre
Prise de poste souhaitée : décembre 2026
Rémunération : entre 45 000 et 50 000 € brut annuel, selon le profil et l’expérience
Formation et niveau d’expérience :
Formation Bac+5 (école d’ingénieurs ou master) en informatique, développement logiciel, data engineering ou domaine connexe
Expérience en développement backend et en data engineering
Savoir-faire :
Maîtrise de Python et expérience en conception d’API
Expérience pratique des pipelines d’ingestion et de transformation de données
Bonne maîtrise de SQL et des bases de données relationnelles, notamment PostgreSQL.
Capacité à intégrer des services externes et à traiter des données hétérogènes
Maîtrise de Git, Docker, des tests automatisés et des pratiques CI/CD
Maîtrise de l’anglais technique
Savoir-être :
Autonomie et capacité à reprendre un système existant et à diagnostiquer les incidents
Aptitude à collaborer au sein d’une équipe technique, à documenter son travail et à transmettre ses connaissances
Sensibilité aux enjeux de l’éducation, de la science ouverte et du développement durable
Compétences complémentaires appréciées (non indispensables) :
Expérience avec Qdrant ou une autre base de données vectorielle
Expérience des outils d’orchestration et de déploiement, notamment ArgoCD et Argo Workflows
Expérience dans la mise en production de solutions d’IA utilisant des LLM ou des agents
Connaissance de LangGraph, LangSmith ou Mistral
Expérience en traitement automatique du langage naturel (NLP)
Compétences frontend, notamment en TypeScript et Vue 3
Compréhension des embeddings, de la recherche vectorielle et des architectures RAG
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Certains avantages qui ont été mis en place 🌟
🏡 Une charte de télétravail à 2 jours de télétravail par semaine (pour les contrats en temps plein) + 10 jours flottants annuellement en France ou à l’étranger (jusqu’à +2/-2h fuseau horaire)
Ⓜ️ Le remboursement à 75% de l’abonnement transport ou le forfait mobilité durable (remboursement de 50€ par mois) 🚲
🍽️ Une carte Swile pour les tickets restaurant (10€ par jour travaillé avec prise en charge à 50%)
🧘 La mutuelle Alan prise en charge à 70% avec des avantages Alan Mind
🏖️ 6 semaines de congés payés, un forfait cadre de 210 jours (12 RTT en 2026) et des autorisations d’absences pour événements familiaux plus avantageuses que le légal 🧑🤝🧑
🤝 La journée de solidarité offerte
Réception des CV – Chaque candidature est étudiée attentivement.
Pré-qualification – Un premier échange avec un membre de l’équipe RH permettra de mieux comprendre votre parcours, vos motivations et de valider les principaux éléments liés au poste.
Entretiens avec l’équipe (x2) – Vous rencontrerez le directeur de la R&D, puis un membre de l’équipe WeLearn, afin d’approfondir votre compréhension du poste et du projet.
Nous nous engageons à effectuer des recrutements aussi inclusifs que possibles. Nous nous basons donc uniquement sur votre personnalité et vos compétences pour la sélection.