SENIOR DATA ENGINEER (GENAI / PYTHON) (H/F/NB)
Summary
Builds Python back-end services and AI pipelines for an enterprise GenAI assistant using FastAPI/Flask, LangChain, and Google Vertex AI on GCP.
Descriptif du poste
Ipsos est le leader mondial des études de marché. Son AI Centre of Excellence (AI CoE) est la nouvelle unité transverse qui conçoit et opère les agents IA commerciaux d'Ipsos.
La première réalisation de l'AI CoE est un assistant IA conversationnel qui centralise en une seule interface les études et expertises propriétaires d'Ipsos, enrichies de signaux issus des réseaux sociaux. L'infrastructure repose sur Google Gemini Enterprise.
Vos missions
Vous rejoindrez la squad engineering de l'AI CoE pour développer les services back-end et les pipelines d’IA de l'agent conversationnel. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Product Owner, les développeurs et l'équipe DevOps pour livrer des fonctionnalités de qualité production.
Développement backend & APIs
- Concevoir et développer les services back-end en Python (FastAPI / Flask) exposés à l'agent et aux interfaces front-end.
- Concevoir et développer les APIs REST et les connecteurs vers les sources de données internes et externes.
- Assurer la qualité du code : tests unitaires, tests d'intégration, code reviews.
Architecture des agents IA
- Concevoir et implémenter les pipelines d'orchestration des agents IA (LangChain, LangGraph, ADK ou équivalents).
- Mettre en place les patterns RAG (Retrieval-Augmented Generation) : chunking, embeddings, indexation et retrieval vectoriel.
- Optimiser les prompts système et les chaînes d'outils (tool use, function calling) pour améliorer la qualité des réponses de l'agent.
Intégration & données
- Intégrer les APIs Gemini Enterprise / Vertex AI pour les fonctionnalités de génération et d'embedding.
- Connecter les sources de données propriétaires Ipsos (études, signaux sociaux) à l'agent via des pipelines de données.
- Collaborer avec l'équipe SRE / DevOps pour le déploiement et le monitoring des services en production sur GCP.