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# Développeur Informatique - Mairie de Sin·le-Noble H/F

- **Company:** Sin Le Noble
- **Location:** Sin-le-Noble, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** JavaScript (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Business Software, Information Systems, Databases, Relational Databases, Python (Programming Language), Machine Learning, OpenAI, Software Engineering, SQL Databases, TypeScript, Web Applications, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Prompt Engineering, Git, Information Technology, Claude, Restful APIs
- **Published:** November 3, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/85078996.html

## About the Role

Compétences techniques :· Programmation : Python en priorité, mais aussi TypeScript/JavaScript pour intégrer l'IA dans des applications web.· Intégration de modèles : utilisation d'API de LLM (Claude, OpenAI, Mistral...), prompt engineering, appel d'outils (function calling), gestion du contexte et des coûts.· Architectures modernes : RAG (recherche augmentée), bases vectorielles, agents, automatisation de workflows.· Bases en machine learning : comprendre les notions d'entraînement, d'évaluation, de biais, de surapprentissage, même si on utilise surtout des modèles préentraînés.· Développement logiciel classique : API REST, bases de données (SQL), Git, tests, déploiement, sécurité.· Évaluation et fiabilité : savoir mesurer la qualité des réponses, détecter les hallucinations et mettre des garde-fous.Compétences transversales:· Analyse du besoin : traduire un problème métier en solution concrète, et savoir dire quand l'IA n'est pas la bonne réponse.·
Esprit critique : ne jamais prendre une sortie de modèle pour argent comptant, et vérifier le code ou le contenu généré.· Pédagogie : expliquer simplement les possibilités et les limites de l'IA à des non-spécialistes.· Autonomie et curiosité : le domaine évolue très vite, donc la veille et l'apprentissage continu sont indispensables.. Rigueur éthique et juridique : RGPD, protection des données personnelles, transparence, et règlement européen sur l'IA (AI Act)., · Analyse du besoin : traduire un problème métier en solution concrète, et savoir dire quand l'IA n'est pas la bonne réponse.
· Esprit critique : ne jamais prendre une sortie de modèle pour argent comptant, et vérifier le code ou le contenu généré.
· Pédagogie : expliquer simplement les possibilités et les limites de l'IA à des non-spécialistes.
· Autonomie et curiosité : le domaine évolue très vite, donc la veille et l'apprentissage continu sont indispensables.
. Rigueur éthique et juridique : RGPD, protection des données personnelles, transparence, et règlement européen sur l'IA (AI Act).

EUR

Machine learning
Intelligence artificielle
API
Pédagogie
SGBD
SQL
Git
Développement logiciel
Python
Autonomie
Javascript
TypeScript
API REST
Programmation
Analyse des besoins

## Description

Rattachée à la Direction des Affaires Techniques, la direction des systèmes d'information recrute un chargé de services applicatifs (développeur informatique), qui sera chargé principalement d'assurer la conception, l'évolution et la maintenance corrective des applications
métier en cohérence avec les orientations et les processus métiers de l'administration.

Le chargé de services applicatifs :

 - Contribuera à la construction et à l'utilisation des services applicatifs et à la gestion de leur
évolution ;

 - Participera au maintien de la qualité de fonctionnement d'ensemble et de la performance des
services applicatifs ;

 - Animera la relation entre le service « métier » (service support ou service opérationnel) et
la Direction des systèmes d'information ;

 - Ecoutera les retours utilisateurs formulés par les services « métier » dans un souci de
constante amélioration de la qualité du service rendu ;

 - Contribuera à la formation et au conseil auprès des utilisateurs ;
 - Coordonnera la maintenance corrective, préventive et évolutive des services applicatifs., · Programmation : Python en priorité, mais aussi TypeScript/JavaScript pour intégrer l'IA dans des applications web.
· Intégration de modèles : utilisation d'API de LLM (Claude, OpenAI, Mistral...), prompt engineering, appel d'outils (function calling), gestion du contexte et des coûts.
· Architectures modernes : RAG (recherche augmentée), bases vectorielles, agents, automatisation de workflows.
· Bases en machine learning : comprendre les notions d'entraînement, d'évaluation, de biais, de surapprentissage, même si on utilise surtout des modèles préentraînés.
· Développement logiciel classique : API REST, bases de données (SQL), Git, tests, déploiement, sécurité.
· Évaluation et fiabilité : savoir mesurer la qualité des réponses, détecter les hallucinations et mettre des garde-fous.