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L'entreprise
Sur le marché domestique français et à l'international, Orange Wholesale
(littéralement "marché de gros" en anglais) déploie et exploite les réseaux
internationaux du Groupe et commercialise les infrastructures à des
opérateurs tiers et des fournisseurs de contenus mondiaux.
La division représente un chiffre d'affaires total de 6,1 milliards d'euros en
2024 et compte près de 3500 salariés.
Elle regroupe notamment les directions Orange Wholesale France (OWF), Orange
Wholesale International (OWI), Orange International Networks Infrastructure and
Services (OINIS) ainsi que deux filiales, TOTEM, la Towerco du Groupe active en
France et en Espagne et Orange Marine, qui porte nos activités de pose et de
maintenance de câbles sous-marins
Le poste
Conception et développement d'une application web (frontend + backend) permettant d'interroger un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) spécialisé sur des documents liés à des menaces, intégrant des modèles de langage (LLM), et déployée via une chaîne CI/CD sécurisée.
Réaliser une veille technologique sur les approches RAG & les frameworks d'IA avec l'aide d'experts du domaine
Développer un backend capable d'interagir avec un RAG (via LlamaIndex, LLMProxy ou équivalent).
Concevoir le frontend du site web permettant d'interroger le backend et d'afficher les réponses du modèle IA.
Mettre en place une chaîne CI/CD complète (sur GitLab) pour le déploiement automatisé du frontend et du backend.
Intégrer des bonnes pratiques de sécurité dans les pipelines (scan de vulnérabilités, gestion de secrets, validation des dépendances).
Documenter l'architecture, le code et les procédures de déploiement
Le profil
Étudiant(e) en dernière année d'études ou en master.
Formation en informatique & cybersécurité.
Bonne maîtrise de Python et notions de JavaScript/TypeScript (ou framework web comme React, Vue, etc.).
Connaissance des outils CI/CD et de GitLab.
Connaissances de base en sécurisation d'applications web e
DevSecOps.
Spécialisation en cybersécurité est nécessaire.
Familiarité avec les frameworks IA : LlamaIndex, LangChain, PyTorch, Scikit-learn serait un plus.: Connaissance de LLMProxy et des concepts de RAG.
Esprit d'initiative, curiosité, rigueur et autonomie.
Bonnes capacités rédactionnelles et relationnelles.
Sur le marché domestique français et à l'international, Orange Wholesale
(littéralement "marché de gros" en anglais) déploie et exploite les réseaux
internationaux du Groupe et commercialise les infrastructures à des
opérateurs tiers et des fournisseurs de contenus mondiaux.
La division représente un chiffre d'affaires total de 6,1 milliards d'euros en
2024 et compte près de 3500 salariés.
Elle regroupe notamment les directions Orange Wholesale France (OWF), Orange
Wholesale International (OWI), Orange International Networks Infrastructure and
Services (OINIS) ainsi que deux filiales, TOTEM, la Towerco du Groupe active en
France et en Espagne et Orange Marine, qui porte nos activités de pose et de
maintenance de câbles sous-marins
Le poste
Conception et développement d'une application web (frontend + backend) permettant d'interroger un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) spécialisé sur des documents liés à des menaces, intégrant des modèles de langage (LLM), et déployée via une chaîne CI/CD sécurisée.
Réaliser une veille technologique sur les approches RAG & les frameworks d'IA avec l'aide d'experts du domaine
Développer un backend capable d'interagir avec un RAG (via LlamaIndex, LLMProxy ou équivalent).
Concevoir le frontend du site web permettant d'interroger le backend et d'afficher les réponses du modèle IA.
Mettre en place une chaîne CI/CD complète (sur GitLab) pour le déploiement automatisé du frontend et du backend.
Intégrer des bonnes pratiques de sécurité dans les pipelines (scan de vulnérabilités, gestion de secrets, validation des dépendances).
Documenter l'architecture, le code et les procédures de déploiement
Le profil
Étudiant(e) en dernière année d'études ou en master.
Formation en informatique & cybersécurité.
Bonne maîtrise de Python et notions de JavaScript/TypeScript (ou framework web comme React, Vue, etc.).
Connaissance des outils CI/CD et de GitLab.
Connaissances de base en sécurisation d'applications web e
DevSecOps.
Spécialisation en cybersécurité est nécessaire.
Familiarité avec les frameworks IA : LlamaIndex, LangChain, PyTorch, Scikit-learn serait un plus.: Connaissance de LLMProxy et des concepts de RAG.
Esprit d'initiative, curiosité, rigueur et autonomie.
Bonnes capacités rédactionnelles et relationnelles.
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