Développeur Python IA​/ML Confirmé à Sénior

Nous ouvrons un poste de Développeur backend Python IA/ML - confirmé à sénior pour renforcer l'équipe de notre client basé à Fribourg. Vous contribuerez à la conception, au développement et à l'optimisation d'une architecture d'IA générative robuste, sécurisée et entièrement déployée en environnement on-premise.

• Concevoir, développer et maintenir des services backend Python destinés à des applications d'IA générative en production.

• Développer et orchestrer des workflows agentiques complexes reposant sur des frameworks tels que Lang Graph, CrewAI, BeeAI ou AG2.

• Mettre en œuvre des architectures RAG performantes intégrant outils, function calling et collaborations multi-agents.

• Concevoir et optimiser les pipelines d'ingestion documentaire, d'OCR et de structuration de contenus issus de documents numérisés.

• Déployer et exploiter des modèles de langage open-weight hébergés localement, en garantissant performance, sécurité et disponibilité.

• Développer et faire évoluer des API performantes avec FastAPI et assurer leur déploiement dans des environnements Kubernetes.

• Mettre en place les bonnes pratiques de CI/CD, d'observabilité, de gestion des secrets et de protection des données sensibles.

• Participer aux choix techniques et architecturaux afin d'assurer la scalabilité, la maintenabilité et la maîtrise des coûts de la solution.

• Solide expérience en développement backend avec Python 3.11+ dans des environnements de production, incluant typage, tests automatisés (Pytest) et bonnes pratiques de développement logiciel.

• Expérience concrète de mise en production de solutions IA/ML, au-delà de phases de démonstration ou de prototypage.

• Maîtrise d'au moins un framework d'orchestration agentique tel que Lang Graph, CrewAI, BeeAI ou AG2.

• Expérience des bases de données vectorielles (Chroma, Qdrant, Weaviate ou équivalent) pour l'indexation et la recherche sémantique à grande échelle.

• Connaissances approfondies des technologies OCR et de traitement documentaire, notamment Docling, PaddleOCR ou solutions comparables.

• Expertise dans le déploiement et l'exploitation de LLM auto-hébergés avec des solutions telles que llama.cpp, vLLM ou équivalent.

• Bonne maîtrise des API REST, de FastAPI, des conteneurs Docker et des environnements Kubernetes.

• Expérience en fine-tuning ou déploiement de modèles open-weight tels que Mistral, Llama ou Apertus.

• Capacité à prendre des décisions d'architecture en tenant compte des enjeux de performance, qualité, sécurité, exploitabilité et coûts.

• Parfaite maitrise du français.