Descriptif du poste: Le contexte du poste Nous recrutons un(e) Senior AI Engineer pour une scale-up B2B qui industrialise l'IA sur toute sa chaîne de valeur : de la qualification du besoin jusqu'à l'exécution opérationnelle, en passant par l'aide à la décision.   Ta mission : construire des agents IA et des workflows vraiment "production-ready", qui tiennent la route dans 6 mois, et qui font gagner un temps réel aux équipes internes (Sales, Ops, CS, Produit).   Ce que tu feras 1) Concevoir et développer des agents & outils IA "production-ready" * Concevoir des agents IA et des workflows orientés business : extraction/synthèse d'info, rédaction assistée, qualification, automatisation de tâches récurrentes pour les équipes internes. * Mettre en place les bons patterns d'architecture : tool-calling, gestion de contexte, guardrails, gestion des erreurs, maîtrise des coûts. * Déployer des agents basés sur des frameworks de type LangChain / LangGraph (ou équivalents), avec un vrai souci de robustesse et de maintenabilité.   2) Construire la data foundation qui rend l'IA utile * Développer des pipelines de données et des intégrations entre les systèmes internes (data warehouse cloud type BigQuery, base NoSQL type MongoDB, APIs internes / externes). * Travailler main dans la main avec la Data Team pour s'appuyer sur des modèles fiables, documentés, et versionnés. * Préparer les données pour les cas d'usage IA : RAG, feature store, jeux de données pour évaluation et amélioration continue.   3) Aller jusqu'en production (pas des POC jetables) * Packager et déployer des services IA utilisés au quotidien par des utilisateurs internes : SLAs, monitoring, métriques d'usage. * Mettre en place l'observabilité des agents et pipelines (logs, métriques, traces, alerting) pour comprendre ce qui se passe en production. * Travailler avec le Product Manager et les équipes métier pour garantir l'adoption et la valeur réelle des fonctionnalités livrées.   4) Mesurer, évaluer, optimiser * Suivre des KPIs de performance : latence, taux d'erreurs, taux de fallback, coûts par workflow, temps gagné pour les équipes. * Mettre en place une vraie démarche d'évaluation LLM : hallucinations, qualité d'extraction, conformité, pertinence métier. * Optimiser en continu : choix modèles, tuning de prompts, stratégies de caching/batching, amélioration de la donnée d'entrée.   ���� Stack & environnement Tu évolueras dans un environnement proche de cette stack : * Langages : Python (FastAPI, Pandas, tooling autour des LLM), SQL. * IA / LLMs : OpenAI API, frameworks type LangChain / LangGraph, éventuellement Hugging Face, RAG avec vector DB (FAISS / Chroma ou équivalent). * Data & Infra : BigQuery, MongoDB, stack cloud type GCP. * Observabilité : logs centralisés, métriques, traces, dashboards pour suivre la santé des agents.   Tu ne seras pas seul(e) : tu travailles avec un Engineering Manager, un CTO très impliqué sur l'IA, une Data Team déjà en place et une équipe produit qui pousse fort les sujets IA. Profil recherché: Profil recherché * Anglais niveau professionnel * BAC +5 en Informatique * 4 ans minimum d'expérience en tant qu'AI Engineer / ML Engineer / Software Engineer avec forte dominante IA. * Tu as déjà livré des systèmes IA en production : agents, outils internes, automatisations, data products - pas juste des POC. * Solides bases en SQL et manipulation / modélisation de données. * Expérience concrète avec les LLMs / NLP (OpenAI API, LangChain/LangGraph, RAG, évaluation de réponses). * À l'aise dans un environnement cloud data (BigQuery, GCP, MongoDB). * Forte culture production & fiabilité : monitoring, métriques, alerting, post-mortems, amélioration continue.   Qualités personnelles attendues : * Autonome, rigoureux(se), orienté(e) impact et résultats mesurables. * Sens du produit : tu comprends les besoins des équipes internes et cherches la solution la plus simple et efficace plutôt que la plus "fancy". * Tu aimes livrer vite, bien, observer l'usage, améliorer.   Package & conditions * Salaire brut annuel cible : 70-85 k€ * Localisation : Paris Intramuros (Hybride Remote) * Mutuelle * Titres resto * Evénements d'équipe * Budget formation * BSPCE très avantageux   ���� Process de recrutement * Entretien visio (45 min) avec l'Engineering Manager Data & IA : parcours, projets IA significatifs, attentes mutuelles. * Rencontre avec le CTO : discussion technique approfondie, vision produit & IA, architecture, manière de travailler. * Speed meeting avec plusieurs membres de l'équipe (data, produit, tech) pour valider le fit humain, la culture et le mode de collaboration. PS : (Si tu préfères un passage par étude de cas / test technique plutôt qu'un pur oral, c'est possible d'en discuter dès le premier échange.   Pour postuler * Envoie ton CV à jou