> Markdown version of [/jobs/ext/2030647-ingenieur-e-backend-intelligence-artificielle](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2030647-ingenieur-e-backend-intelligence-artificielle). 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). --- # Ingénieur·e Backend & Intelligence Artificielle - **Company:** Association Bernard Gregory - **Location:** Paris, France (Remote available) - **Salary:** €45,000.0 - €55,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Unit Testing, Bioinformatics, Delphi (Programming Language), Cloud Computing, Software Quality, Databases, Continuous Integration, Cross-Origin Resource Sharing (Ajax Programming), Middleware, Graph Theory, JSON, Python (Programming Language), Prism (Software), Sage Accounting, Large Language Models, Prompt Engineering, Backend, Gitlab, Git, Fastapi, Pytest, Gitlab-ci, Integration Tests, Restful APIs, Streamlit Framework, Docker - **Published:** August 12, 2026 - **Apply:** https://www.abg.asso.fr/fr/candidatOffres/show/id_offre/139999/job/ingenieur-e-backend-intelligence-artificielle ## About the Role Formation Bac+5 en informatique, data science ou bio-informatique. - 2+ ans d'expérience en développement Python backend. - Intérêt pour l'IA appliquée aux sciences du vivant. - Rigueur dans les tests et la qualité du code. - Autonomie sur une codebase complexe. - Profil polyvalent et autonome : en contexte de start-up, capacité à prendre en charge son périmètre de bout en bout, du développement au déploiement cloud (GCP) et à la CI/CD GitLab, sans se cantonner à une spécialité., Python 3.11+ : Dataclasses, type hints (PEP 604), asyncio, pathlib. - FastAPI : API REST, Pydantic v2 (field/model validators), middleware CORS. - API LLM : Prompt engineering, prompt caching, sessions multi-tour, gestion du budget de tokens. - Algorithmes de graphe : NetworkX, DAG, théorie des graphes - JSON / jsonschema : Manipulation de bases volumineuses, validation de schémas. - Tests : pytest (fixtures, parametrize, mocking), couverture, tests d'intégration. - Git : Branches, conventional commits, CI/CD GitLab. - Docker : Multi-stage builds, images minimales, non-root. - Cloud & CI/CD : Autonomie sur GCP (Cloud Run, Artifact Registry) et la CI/CD GitLab : pipelines, build et déploiement d'images Docker. Compétences souhaitées - Expérience des LLM en production (gestion d'erreurs, fallback, retry, maîtrise des coûts). - Connaissance de GCP (Cloud Run, Artifact Registry). - Streamlit (outils internes de gestion des bases de connaissances). - Notions de cytométrie en flux / immunologie (peuvent s'acquérir sur le poste). - Familiarité avec NetworkX et les algorithmes de parcours de graphe. - uv (gestionnaire de paquets Python). Objectifs, Un rôle à fort impact dans une équipe fondatrice de haut niveau scientifique et technique. - La possibilité de participer au capital via des BSPCE (bons de souscription de parts de créateur d'entreprise), selon le profil. - Une grande autonomie sur des sujets de pointe, à l'intersection de l'IA et des sciences du vivant. - Une organisation souple : hybride à Paris, avec 2 jours de télétravail par semaine. ## Description Le produit repose sur plusieurs moteurs algorithmiques propriétaires SAGE (génération automatisée de stratégies de gating à partir d'un panel d'anticorps et de bases de connaissances curées), DELPHI (conception de panels : sélection de marqueurs, attribution de fluorophores, compatibilité spectrale), PRISM (auto-gating et identification des populations cellulaires) et ARTEMIS (reporting et analyse automatisés). Nous recrutons pour renforcer l'équipe en charge des modules SAGE et DELPHI. Les pipelines enchaînent plusieurs étapes - normalisation, cadrage maladie/population (couches déterministes et LLM), contrôle qualité des fluorophores, construction d'un graphe de gating, bibliographie, puis génération de la stratégie. Les moteurs sont exposés via des API REST FastAPI, conteneurisées et déployées sur GCP Cloud Run. La codebase backend représente environ 59 000 lignes de Python et plus de 1 800 tests, avec une intégration continue (GitLab CI, Python 3.11/3.12)., Développer et maintenir les pipelines IA : étendre les étapes des pipelines, optimiser les prompts système (caching multi-tour, budget de tokens), améliorer la qualité des stratégies générées. - Enrichir les bases de connaissances : scripts d'enrichissement depuis des bases de données de référence, validation de cohérence inter-bases, maintenance des schémas JSON. - Concevoir et exposer des API REST : endpoints FastAPI avec validation Pydantic, sanitisation des entrées (prévention d'injection de prompt), sessions multi-tour avec prompt caching. - Implémenter des algorithmes de graphe : développement et validation d'algorithmes avancés de génération et d'optimisation de graphs. - Assurer la qualité : tests unitaires et d'intégration (pytest, fixtures paramétrées, mocking LLM), pre-commit hooks (ruff, mypy), CI/CD. - Optimiser les coûts LLM : suivi des tokens, sélection du modèle adapté à chaque étape selon le compromis coût/qualité, gestion du budget. - Conteneuriser et déployer : images Docker multi-stage (non-root), déploiement GCP Cloud Run. ## Related Videos - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Tips and Tricks for Working with JSON](https://www.wearedevelopers.com/videos/1229-tips-and-tricks-for-working-with-json) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Geometric deep learning for drug discovery](https://www.wearedevelopers.com/videos/264-geometric-deep-learning-for-drug-discovery) - [Docker build without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/100114-docker-build-without-docker) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) ## 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) - [Best Companies to Work For in France: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/189-best-companies-to-work-for-in-france-top-25-companies-in-2023) - [Best Coding Boot Camps in Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/237-best-coding-boot-camps-in-germany) - [The 7 Most Popular Backend Frameworks for Developers](https://www.wearedevelopers.com/magazine/403-the-7-most-popular-backend-frameworks-for-developers) - [Fully Remote Software Engineer Jobs](https://www.wearedevelopers.com/magazine/447-fully-remote-software-engineer-jobs) - [How We Built a Worry-Free System That Runs for 10+ Years – And What We’d Do Again](https://www.wearedevelopers.com/magazine/751-how-we-built-a-worry-free-system-that-runs-for-10-years-and-what-we-d-do-again)