Groupe Empruntis
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Postuler chez Groupe EmpruntisPostée il y a 1h · CDI
Description du poste
Pionnier de l’intermédiation de crédits, le Groupe Empruntis est aujourd’hui une référence incontournable du courtage en crédit et en assurance emprunteur. À travers ses marques reconnues pour leur expertise, le Groupe propose des solutions personnalisées afin d’accompagner particuliers et professionnels à chaque étape de leur vie. Fort de 30 années d’expertise et d’un réseau de plus de 250 agences à travers la France, le Groupe Empruntis réunit près de 800 salariés et 700 franchisés. Acteur de référence sur son marché, il place la satisfaction de ses clients et le développement de ses talents au cœur de sa stratégie, tout en s’appuyant sur l’innovation comme moteur de croissance et de performance. Nos engagements :
Qualité et excellence durable : Certifié ISO 9001, le Groupe Empruntis s’engage dans une démarche de rigueur, de fiabilité et de satisfaction client.
Innovation et évolution continue : L’innovation permet d’améliorer en permanence nos outils, nos services et les compétences de nos équipes.
Engagement RSE : Bien-être et inclusion des collaborateurs, réduction de l’impact environnemental via un bilan carbone annuel, et conformité renforcée (RGPD, cybersécurité, traitement des données et réclamations clients).
Dans le cadre d’un développement d’activité, nous recherchons notre nouveau Développeur Python Full Stack H/F. Sous la hiérarchie du Responsable de projet web, vous intégrerez une équipe de 6 personnes. Vos missions seront les suivantes :- Concevoir, développer et maintenir des applications web (backend et frontend) intégrant des SDK IA
Réaliser des projets Python end-to-end, de la prise de besoin à la mise en production Concevoir, intégrer et exposer des APIs (REST) pour exploiter des modèles d'IA et des LLMs Développer et maintenir des fonctionnalités basées sur l'IA générative : intégration d'APIs LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral…), prompt engineering, RAG, agents Participer à l'industrialisation des modèles : pipelines de données, évaluation,
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