> Markdown version of [/jobs/ext/1231993-senior-data-engineer-genai-python-go-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1231993-senior-data-engineer-genai-python-go-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Senior Data Engineer Genai - Python - GO H/F - **Company:** Ipsos - **Location:** Paris, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Unit Testing, BigQuery, Code Review, Elasticsearch, Python (Programming Language), Machine Learning, Management of Software Versions, Planning Software, Google Cloud, Flask (Web Framework), Large Language Models, Generative AI, Backend, Fastapi, Integration Tests, Google Cloud Functions, Front End Software Development, Restful APIs - **Published:** July 11, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81222255.html ## About the Role Profil recherché Si vous ne cochez pas toutes les cases mais que ce rôle correspond à votre expérience et à vos envies, postulez quand même.5 ans d'expérience en développement back-end en Python ou Go sur des applications en production.Expérience concrète dans la conception et le développement d'agents IA ou de systèmes RAG (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, ou équivalent).Anglais courant ; les revues de code et les échanges techniques se tiennent en anglais.Maîtrise des frameworks back-end Python (FastAPI ou Flask) ou Go.Bonne compréhension des architectures LLM (RAG, embeddings, vector stores, function calling).Rigueur dans les pratiques d'ingénierie : tests, documentation, versioning.À l'aise pour collaborer avec des profils produit, data science et frontend dans un environnement agile.Un plus :Expérience avec Vertex AI / Gemini Enterprise (SDK, function calling, embeddings).Connaissance des bases d'Elastic SearchExpérience sur GCP (Cloud Run, BigQuery, Si vous ne cochez pas toutes les cases mais que ce rôle correspond à votre expérience et à vos envies, postulez quand même. * 5 ans d'expérience en développement back-end en Python ou Go sur des applications en production. * Expérience concrète dans la conception et le développement d'agents IA ou de systèmes RAG (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, ou équivalent). * Anglais courant ; les revues de code et les échanges techniques se tiennent en anglais. * Maîtrise des frameworks back-end Python (FastAPI ou Flask) ou Go. * Bonne compréhension des architectures LLM (RAG, embeddings, vector stores, function calling). * Rigueur dans les pratiques d'ingénierie : tests, documentation, versioning. * À l'aise pour collaborer avec des profils produit, data science et frontend dans un environnement agile., * Expérience avec Vertex AI / Gemini Enterprise (SDK, function calling, embeddings). * Connaissance des bases d'Elastic Search * Expérience sur GCP (Cloud Run, BigQuery, Pub/Sub). ## Description Vous participerez à la construction des services, des pipelines de données et des couches d'orchestration qui permettent aux agents de Synthesio de répondre de façon pertinente, rapide et fiable aux requêtes des utilisateurs. Vous ferez partie d'une équipe technique de 10 Data Engineers et 3 Machine Learning Engineers et serez affecté à une Squad produit agile pilotée par un Product Manager., Vous rejoindrez la squad engineering de Synthesio pour développer les services back-end et les pipelines d'IA des agents conversationnels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Product Manager, les développeurs et l'équipe SRE pour livrer des fonctionnalités de qualité production. Développement backend & APIs - Concevoir et développer les services back-end en Go ou Python (FastAPI/Flask) exposés à l'agent et aux interfaces front-end. - Concevoir et développer les API 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. - 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 issues des réseaux sociaux à l'agent via des pipelines de données. - Collaborer avec l'équipe SRE pour le déploiement et le monitoring des services en production sur GCP et OVH., Intelligence artificielle API Google cloud platform Python Autonomie Test unitaire Elastic search API REST Logiciels de gestion de versions ## Related Videos - [Recruitment Reinvented: Bold strategies and the $10K signing incentive](https://www.wearedevelopers.com/videos/1068-recruitment-reinvented-bold-strategies-and-the-10k-signing-incentive) - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Developing the Backend with Stefan Lingler, CTO at Shpock](https://www.wearedevelopers.com/videos/100360-developing-the-backend-with-stefan-lingler-cto-at-shpock) - [Intro to FastAPI](https://www.wearedevelopers.com/videos/462-intro-to-fastapi) - [Agentic AI in Go](https://www.wearedevelopers.com/videos/100274-agentic-ai-in-go) - [Making Data Warehouses fast. 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