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[FBO] Lead AI / RAG Engineer – Python, SharePoint & QA (IT) / Freelance

MONTREUIL SUR MER
il y a 14 heures

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint

Mission

  • Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale
  • Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse

Responsabilités

Développement Python / Go / IA
  • Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn)
  • Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API)
  • Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint
  • Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses)
  • Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering)
  • Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities)

Connectivité SharePoint

  • Intégration avec Share

    Point Online / On-Premise via API Graph ou Share

    Point REST API
  • Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities
  • Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint
  • Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval)
  • Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint
  • Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants)
  • Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination)

QA / Testing — Focus Principal

  • Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot
  • Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration
  • Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints
  • Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement)
  • Tests de non-régression sur les réponses IA :
  • Golden datasets et évaluation automatique des réponses
  • Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection)
  • A/B testing des prompts et des versions de modèles
  • Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents
  • Tests de sécurité :
  • Injection de prompts (prompt injection, jailbreak)
  • Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage)
  • Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint)
  • Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling
  • Observabilité de la qualité via Langfuse :
  • Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse)
  • Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops)
  • Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates)
  • Alerting sur dégradation de qualité
  • Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA)
  • Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives

Architecture & Intégration

  • Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store
  • Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur
  • Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring)
  • Gestion multi-langues (FR/EN)

Stack Technique

  • Langages : Python 3.11+, Go
  • IA / LLM : Pydantic AI, Lang

    Chain / Llama

    Index, v

    LLM, Hugging Face, Open

    AI-compatible APIs
  • Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring)
  • Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector
  • Share

    Point : Microsoft Graph API, Share

    Point REST API, MSAL
  • API : FastAPI, Pydantic
  • Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6
  • CI/CD : GitLab CI, Tekton
  • Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
  • Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift

Compétences Requises

  • Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle
  • Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components)
  • Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, Lang

    Chain, Llama

    Index et patterns RAG
  • Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA
  • Expérience d'intégration avec Share

    Point Online et/ou Share

    Point On-Premise (API Graph, REST, CSOM)
  • Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application
  • Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge
  • Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding
  • CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte
  • Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité)
  • Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions
#J-18808-Ljbffr
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