L'ENTREPRISE
Start-up française qui développe une solution SAAS permettant de digitaliser du contenu à destination des étudiants. Ils travaillent principalement avec des universités, des maisons de publication et des éditeurs du monde de l'éducation.
Leurs clients sont principalement internationaux et ils opèrent aux USA, en Amérique Latine, au Japon et en Europe.
LE POSTE / LES MISSIONS
L'entreprise ambitionne d’enrichir son offre via l’intégration de technologies d’IA générative (LLM).
Pour cela, elle a constitué une équipe dédiée à l’IA (2 développeurs) et souhaite la renforcer avec un(e) développeur(se) fullstack expérimenté(e) NodeJS/Angular/LLM ayant déjà travaillé sur l’intégration de LLM.
Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire (PO technique, UX, architecte, lead tech) dans un environnement agile mêlant R&D et delivery, plus précisément, vous serez en charge de :
- Définir et faire évoluer l’architecture applicative des outils : API, modularisation, performances, sécurité.
- Concevoir, développer et tester des fonctionnalités complexes, notamment autour de l’intégration des LLM (workflows, génération de contenu, recherche sémantique…).
- Participer aux choix techniques structurants (stack, infra, patterns) et au cadrage des refontes.
- Intégrer des LLM, explorer les services du marché (OpenAI, LangChain, Qdrant, etc.).
- Participer aux brainstormings IA, proposer des use cases et POC
Stack : Node.js, Typescript, Angular, API REST et GraphQL, Python, FastAPI, AWS, Docker, bases de données noSQL et SQL (RethinkDB, PostgreSQL), ElasticSearch, Redis, GitHub Actions pour la CI/CD,...
PROFIL RECHERCHÉ
- ANGLAIS courant obligatoire (langue utilisée au quotidien), le niveau sera testé en entretien
- 5+ ans d'expérience en développement fullstack avec une expertise en NodeJS, de bonnes bases en Python pour interagir avec des services IA.
- Une première expérience concrète d’intégration de LLM (projet perso ou pro) est attendue, avoir déjà manipulé des outils comme OpenAI, LangChain, LangGraph, ou testé des cas concrets (génération de contenu, recommandations…).
- Curieux(se), polyvalent(e), rigoureux(se), avec une bonne vision produit et une approche pragmatique de l’IA dans des environnements industriels (scalabilité, performance, testing).
