Nous recherchons un Ingénieur IA Appliquée doté de solides compétences techniques, d’un sens aigu du produit et de la capacité à résoudre des problèmes complexes de conception de systèmes. Vous contribuerez directement à plusieurs initiatives en phase de démarrage au sein de notre venture studio, en aidant à valider de nouvelles opportunités et à construire des produits alimentés par l’IA.

Ce que vous ferez
• Construire des composants essentiels : créer et gérer des fonctionnalités et systèmes pilotés par l’IA pour nos projets internes.
• Améliorer les performances de l’IA : renforcer l’efficacité des systèmes grâce au prompt engineering, au RAG, au développement d’outils et à des architectures d’agents évolutives.
• Prototyper rapidement : tester de nouveaux concepts produits en livrant des prototypes légers et rapides qui orientent les décisions du studio.
• Développer des pipelines d’évaluation : concevoir des systèmes automatisés pour mesurer et améliorer la fiabilité des modèles et des produits.
• Intervenir sur l’ensemble de la stack : contribuer aussi bien aux tableaux de bord et outils utilisateurs qu’à l’infrastructure backend, incluant bases de données, systèmes de cache et microservices.
• Travailler à grande vitesse : passer d’un projet à l’autre, itérer rapidement et collaborer avec des fondateurs et équipes pluridisciplinaires.

Ce que nous recherchons
• Excellentes bases en programmation, avec un souci du code propre et de haute qualité.
• Maîtrise de Python et connaissance des frameworks IA/ML tels que LangChain, Hugging Face, PyTorch, TensorFlow et les API OpenAI.
• Solide expérience backend, incluant bases de données, systèmes de cache, files de messages et microservices.
• Aisance dans la création de prototypes frontend pour outils internes, tableaux de bord ou MVP.
• Réussites démontrées sur des produits créés de zéro, idéalement en startup ou en studio.
• Excellentes compétences de communication écrite et orale ; notre équipe travaille entièrement à distance.
• Expérience avec les pipelines d’évaluation, les bases de données vectorielles ou le machine learning appliqué en production.