Stagiaire en ingénierie logicielle, agents IA et infrastructure backend – 2027

🔥 il y a 17 minutes

🌐 Allemagne, France, +1 autres pays – Distant

🇩🇪 Allemagne – Télétravail 🇫🇷 France – Télétravail 🇳🇱 Pays-Bas – Télétravail

⏰ Temps Plein

⚪️ Débutant

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

🚫👨‍🎓 Aucun diplôme requis

👻 Score fantôme 11%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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NVIDIA

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10 000+ employés

Fondée en 1993

🏥 Santé

🏭 Fabrication

🤖 Intelligence artificielle

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA est une entreprise technologique de premier plan, spécialisée dans le calcul accéléré et l’intelligence artificielle (IA). NVIDIA est à l’avant‑garde des avancées en GPU (processeurs graphiques), cloud computing, centres de données et réalité virtuelle, avec un accent particulier sur les secteurs du gaming, de l’automobile, de la santé et de la robotique. Ses innovations, telles que NVIDIA Omniverse, transforment les processus numériques traditionnels en permettant des simulations haute fidélité et des tâches de rendu de pointe. Ses applications couvrent de nombreux secteurs, des véhicules autonomes avec NVIDIA DRIVE aux solutions de santé avec NVIDIA Clara, ainsi que des analyses et workflows pilotés par l’IA.

Description

• Collaborer avec des ingénieurs expérimentés pour concevoir, développer et améliorer des services backend et des API destinés à des plateformes internes exécutant des workflows automatisés à très grande échelle • Développer des agents IA et des workflows agentiques reliant des LLM à des outils et services internes, puis les intégrer dans des systèmes de production • Contribuer à rendre les agents fiables et sûrs en production grâce au contrôle des accès, à des garde-fous et à l’évaluation de la qualité des agents • Participer à la création de pipelines de données et à l’orchestration de tâches GPU pour la génération de données synthétiques et l’évaluation de modèles à grande échelle • Mettre en œuvre et améliorer l’observabilité, notamment le tracing, les métriques et la journalisation, pour des services et agents distribués • Participer aux revues de code, aux tests et au débogage, et appliquer les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle dans un environnement de production • Échanger avec les utilisateurs internes, réaliser rapidement des prototypes, recueillir leurs retours et itérer

🎯 Exigences

• Être actuellement en cours de préparation d’un diplôme de niveau licence ou master en informatique, ingénierie ou dans un domaine connexe • Disposer de solides bases en programmation dans au moins l’un des langages suivants : Go (de préférence), Python ou C# • Posséder une bonne compréhension des structures de données et des algorithmes • Avoir des connaissances de base des design patterns et des concepts de conception d’API • Avoir une expérience pratique de développement avec des LLM, par exemple dans le cadre d’un projet, d’un prototype ou d’un cursus utilisant des API de LLM • Connaître les systèmes de gestion de versions, notamment Git • Comprendre les concepts liés aux bases de données et à SQL • Faire preuve de solides capacités de résolution de problèmes et d’une réelle envie d’apprendre de nouvelles technologies • Posséder d’excellentes aptitudes en communication et savoir travailler efficacement en équipe • Avoir une expérience du développement d’agents IA ou d’applications s’appuyant sur des LLM : tool/function calling, MCP, RAG ou frameworks d’agents (par exemple LangGraph, NVIDIA NeMo Agent Toolkit) • Connaître les concepts des systèmes distribués (API REST, architecture microservices) et la conteneurisation (Docker) • Posséder des connaissances des plateformes cloud (AWS, GCP, Azure), des workloads GPU et de l’automatisation de l’infrastructure • Connaître les pipelines CI/CD, les pratiques DevOps, les outils d’observabilité (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) et les plateformes d’orchestration (Kubernetes) • Avoir une expérience des technologies de bases de données (MySQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch)

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive • Package d’avantages attractif