> Markdown version of [/jobs/ext/1235021-senior-data-engineer-genai-python-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1235021-senior-data-engineer-genai-python-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 H/F - **Company:** Ipsos - **Location:** Paris, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Unit Testing, BigQuery, Code Review, Relational Databases, DevOps, Python (Programming Language), Search Technologies, 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/81222431.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 Python 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).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 de données vectorielles (Vertex AI Vector Search, Weaviate, Pinecone).Expérience sur GCP (Cloud Run, BigQuery, Pub/Sub).Pourquoi nous rejoindreL'AI CoE est une unité nouvelle au sein d'Ipsos : vous construisez un produit 0-à-1, avec une visibilité directe au niveau de la direction générale. Le périmètre est ambitieux (trois piliers d'expertise Ipsos, une infrastructure Google Gemini Enterprise, des déploiements auprès de grands clients internationaux) et les décisions que vous prendrez aujourd'hui structureront l'offre IA commerciale d'Ipsos pour les prochaines années., 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 Python 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). * 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 de données vectorielles (Vertex AI Vector Search, Weaviate, Pinecone). * Expérience sur GCP (Cloud Run, BigQuery, Pub/Sub)., L'AI CoE est une unité nouvelle au sein d'Ipsos : vous construisez un produit 0-à-1, avec une visibilité directe au niveau de la direction générale. Le périmètre est ambitieux (trois piliers d'expertise Ipsos, une infrastructure Google Gemini Enterprise, des déploiements auprès de grands clients internationaux) et les décisions que vous prendrez aujourd'hui structureront l'offre IA commerciale d'Ipsos pour les prochaines années. EUR Anglais Intelligence artificielle API SGBD Google cloud platform Python Test unitaire API REST Logiciels de gestion de versions ## Description 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., 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. ## 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) - [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) - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [Shipping Faster with Less: Render on Cloud Hosting, AI Workloads, and the Future of DevOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/1894-shipping-faster-with-less-render-on-cloud-hosting-ai-workloads-and-the-future-of-devops) - [Nest.js - TypeScript in the backend can also be clean](https://www.wearedevelopers.com/videos/1033-nest-js-typescript-in-the-backend-can-also-be-clean) ## Related Articles - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Got AI ideas but no money? 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