tekkminds est un cabinet de conseil technologique spécialisé dans le développement cloud natif, l’intelligence artificielle et la modernisation des systèmes informatiques. Son activité couvre le conseil, l’ingénierie et la formation sur AWS et Microsoft Azure, l’intégration de l’IA et le développement de modèles personnalisés pour des environnements cloud ou sur site, la réalisation de logiciels full stack, le DevOps et le CI/CD, ainsi que les solutions IoT. L’entreprise travaille avec des clients grands comptes dans le cadre de partenariats B2B à long terme, en associant une ingénierie adaptée aux besoins à une attention particulière portée aux systèmes évolutifs et sécurisés et à l’efficacité des processus métier.
Ingénieur Backend Cloud Senior – IA (Temps plein, hybride en Allemagne)
Développez des backends cloud en Java et Kotlin ainsi que des intégrations d’IA pour des clients entreprises. Concevez des API, des systèmes RAG et d’agents, ainsi que des composants de machine learning dans le cloud.
Description
- Développer des applications cloud natives avec Java, Kotlin et Spring Boot
- Créer des API REST pour des plateformes d’entreprise
- Conteneuriser et orchestrer des services avec Docker et Kubernetes ou OpenShift
- Créer, améliorer et maintenir des pipelines CI/CD
- Moderniser et migrer des systèmes backend existants
- Développer des systèmes de génération augmentée par récupération avec LangChain ou LangChain4J
- Créer des serveurs MCP qui connectent des API existantes à de grands modèles de langage
- Concevoir des systèmes basés sur des agents et la communication entre agents
- Intégrer des bases de données vectorielles et des technologies d’embeddings
- Déployer et superviser des composants d’IA dans le cloud à l’aide de pratiques MLOps
- Conseiller des clients entreprises sur leurs initiatives d’intégration de l’IA
- Prendre des décisions d’architecture en ingénierie backend et en IA
- Faire progresser les normes internes d’ingénierie et les bonnes pratiques
Exigences
- Au moins cinq ans d’expérience en développement backend avec Java ou Kotlin
- Solide expertise de Spring Boot ou Jakarta EE
- Expérience pratique de Kubernetes et utilisation concrète d’au moins une plateforme cloud telle qu’AWS, Azure ou GCP
- Expérience pratique de Docker et d’outils CI/CD tels que GitLab, Jenkins ou GitHub Actions
- Expérience pratique des grands modèles de langage acquise dans le cadre d’un projet personnel, d’une preuve de concept ou d’un déploiement en production
- Compréhension des concepts de génération augmentée par récupération ou capacité à les apprendre rapidement
- Allemand courant dans un contexte professionnel
- Anglais courant
- La connaissance de Python pour les composants de machine learning ou d’IA est un atout
- L’expérience avec LangChain, LlamaIndex ou LangChain4J est un atout
- La connaissance de bases de données vectorielles telles que Pinecone, Weaviate, Qdrant ou ChromaDB est un atout
- L’expérience du Model Context Protocol ou de frameworks d’agents est un atout
- L’expérience en ingénierie des prompts ou en fine-tuning de modèles est un atout
- L’expérience de GitOps avec ArgoCD ou Flux est un atout
- Excellentes aptitudes de communication lors du travail direct avec les clients
- Capacité à raisonner sur le plan architectural
- Volonté d’apprendre des technologies d’IA en évolution rapide
- Approche pragmatique du travail
Avantages
- L’entreprise finance les certifications AWS, Azure, GCP et Kubernetes
- Un budget conséquent de développement professionnel soutient les formations et conférences sur l’IA
- Accès aux principales communautés et rencontres consacrées à l’IA, avec des possibilités d’intervenir
- Travailler avec des frameworks d’IA modernes, notamment Spring AI, Embabel, LangChain4J, ADK, Strands, AutoGen et des outils similaires
- Travailler sur des projets d’entreprise exigeants pour des clients établis
- Choisir ses outils et son matériel, notamment son ordinateur portable et son téléphone
- Accès à un laboratoire d’innovation pour les travaux de preuve de concept
- Bureau moderne bien desservi par les transports publics
- Équipes agiles avec des circuits de décision courts
- Autonomie pour diriger ses propres initiatives techniques
- Présentations internes régulières sur les avancées de l’IA
- Temps de travail dédié aux blogs et aux articles techniques
- Collaboration étroite avec une équipe qui partage ses connaissances