About this role
CONTEXTE Application de génération de QCM assisté par l'IA destinée à 800 000 professeurs potentiels utilisateurs (feature rattachée à PRONOTE). L'applicatif génère des QCM à partir des cours des professeurs et des référentiels des programmes scolaires à gérer. Backend IA avec modèle auto-hébergé sur une infrastructure dédiée suivant la trajectoire SecNumCloud (Mistral 4 sur datacenter Index en France, répliqué en double). Applicatif développé en Angular / Python / FastAPI. Environnement souverain avec un fort enjeu de conformité. Équipe projet : * 1 lead data science * 1 data scientist * 1 lead applicatif * 1 UX designer (UI à la demande) * 1 sponsor / relation métier Projet à fort enjeu d'image, Pronote étant très exposé auprès du ministère de l'Éducation nationale, des professeurs et des étudiants. MISSIONS * Implémentation technique de la scalabilité de Pronote QCM et gestion de la file d'attente (taskIQ) * Paramétrage des tests de charge, gestion du load balancing et des processus de scalabilité * Architecture de backup et réplication sur deux datacenters * Monitoring et gestion des logs en lien avec le métier Index et l'applicatif de suivi des logs * Bonus : installation et accompagnement pour l'installation des modèles sur les infrastructures (nice to have) OUTILS & ENVIRONNEMENT * Backend IA et modèle auto-hébergé * Infrastructure SecNumCloud (Mistral 4, datacenter Index) * Applicatif Angular, Python, FastAPI * TaskIQ pour la gestion des files d'attente * Tests de charge, load balancing * Monitoring et gestion des logs CONDITIONS DE TRAVAIL * Durée : environ 3 mois * Démarrage : rapide * Localisation : Paris 1. Expert en paramétrage 2. Expert en implémentation