Développeur IA H/F

Docaposte

Canton of Rennes-4, France

2 days ago

Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Part-time (≤ 32 hours)

Working hours

Regular working hours

Languages

French

Experience level

Junior

Job location

Remote

Canton of Rennes-4, France

Tech stack

API

Agile Methodologies

Bash

Continuous Integration

Python

Machine Learning

NoSQL

Object-Oriented Software Development

Powershell

Ansible

SQL Databases

Data Processing

Large Language Models

Deep Learning

Gitlab

Docker

Job description

Le Développeur réalise le logiciel ou l'application suivant les spécifications fonctionnelles détaillées émises par Docaposte et l'architecture technique retenue : Participe à l'analyse détaillée des besoins fonctionnels et techniques Code la solution (logiciel, application, système...) Réalise la documentation associée Implémente/paramètre la solution avec les technologies retenues Qualifie les systèmes d'un point de vue technique et fonctionnel Valide les spécifications fonctionnelles détaillées Maitrise des concepts de Machine Learning / Deep Learning : Une première expérience en RUN sur des sujets de Machine Learning est indispensable (suivi et monitoring des modèles, capacité de raisonnement pour corriger, ajuster et apporter des évolutions dans une logique d'amélioration continue). Une expérience sur des projets liés à l'analyse d'images constitue un véritable atout.

Votre nouvel environnement La BU DIGITAL PLATFORM a pour objectif au travers de projets importants de concevoir et d'opérer des plateformes intelligentes pour les clients de DOCAPOSTE et de se positionner comme intégrateur de services au sein de DOCAPOSTE et ce sur 4 marchés : Banque & assurance, e-santé, secteur public et utilities (commerce, industries, services, telecom)

Requirements

Selon vos expériences et votre profil, des mesures d'accompagnement pourront être envisagées dans le cadre de votre prise de poste

Compétences techniques :

Programmation en Python, avec une maîtrise du développement orienté objet (OOP), des API, et des bonnes pratiques (linter, black, séparation des environnements)
Bonne connaissance des environnements On-Premise : Bash, PowerShell
Conception, entraînement et optimisation de modèles de Machine Learning et Deep Learning
Gestion et manipulation de données massives (SQL, NoSQL)
Déploiement et industrialisation des modèles IA (Docker, Ansible, pipelines CI/CD GitLab)
Connaissance des différents types d'architectures techniques
(Atout) Connaissance des LLM et des agents code

Compétences personnelles :