Engineer H/F

Éditeur de logiciel B2B français en forte croissance, notre client développe une plateforme SaaS à fort usage reconnue sur son marché. L'entreprise combine la stabilité d'un modèle économique solide avec une culture tech moderne, agile et exigeante.

L'IA occupant une place désormais centrale dans leur vision stratégique (avec le lancement d'un nouveau module dédié), ils structurent leur pôle Platform pour industrialiser leurs usages, passer à l'échelle et accompagner la montée en puissance des équipes produit.

Au sein d'une équipe technique à taille humaine et responsabilisée, vous travaillez sur l'ensemble du cycle de vie des composants IA (de l'architecture à la production) :

Plateforme & Infrastructure IA :

Conception et maintenance des briques IA réutilisables pour l'ensemble des développeurs.

Développement d'abstractions autour des LLM et des Agents (gestion des flux, files d'attente, gestion d'erreurs, rate-limiting).

Industrialisation des systèmes : mise en place de l'observabilité, de l'évaluation continue et du suivi de la fiabilité.

Accompagnement Produit :

Intervention en amont (cadrage, R&D, prototypage) auprès des équipes Feature sur les sujets complexes.

Implémentation des fonctionnalités IA en utilisant les approches les plus adaptées (LLM et/ou ML traditionnel).

Culture Tech :

Diffusion des meilleures pratiques IA au sein de la Tech (mentorat, partage de connaissances).

• Expérience Backend : Au moins 6 ans d'expérience en ingénierie backend Python sur des architectures complexes en production (APIs, architectures orientées événements, workers).
• Expertise IA / ML : Solide bagage en Machine Learning avec une pratique éprouvée du NLP et du déploiement de pipelines/modèles en production.
• Excellence Tech : Maîtrise des principes de Clean Architecture / Architecture Hexagonale, des design patterns, de la scalabilité et du testing (avec une approche rigoureuse de l'évaluation des IA).
• Soft Skills : Très bon sens produit, excellente communication et capacité à travailler en transverse avec d'autres équipes.
• Environnement technique
• Langages & Frameworks : Python, FastAPI, Celery, Pydantic, PyTorch, Scikit-learn
• Data & Infra : PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, Orchestrateurs de données, Docker
• Observabilité & CI/CD : OpenTelemetry, Datadog, GitHub Actions
• Architecture : Hexagonale / Clean Architecture