Obtenez une réponse de cet employeur — un CV et une lettre de motivation adaptés exactement à ce qu’il recherche.
Gojob, basé à Aix-en-Provence, recherche un AI Engineer pour rejoindre son équipe. Vous travaillerez sur des projets critiques où l'IA transforme la manière de développer des produits. En étroite collaboration avec les équipes, votre rôle portera sur le développement de systèmes AI fiables et le soutien à la croissance sociale de Gojob.
Avec une expérience de 2 à 8 ans en software engineering, vous devez avoir des compétences techniques solides et un esprit orienté utilisateur. Gojob offre une rémunération attractive, de la flexibilité et de nombreux avantages.
En tant que AI Engineer, vous travaillerez aux côtés d’Engineers (junior à staff) pour avoir un impact direct sur les produits cœur de Gojob et soutenir la croissance de son impact social. Depuis 2 ans déjà, Gojob a construit son Career Path d’AI Engineer pour créer des systèmes AI fiables en production, opéré au même niveau de qualité que les briques logicielles plus classiques. Au cœur de cette mission, vous interviendrez sur des problématiques critiques de scalabilité, fiabilité et delivery au sein des équipes qui portent la croissance de Gojob. En créant des synergies fortes dans l'écosystème du recrutement (France Travail, Formation, Emploi), vous jouerez un rôle clé dans la transformation de l’entreprise par l’IA et l'adoption d’un mindset AI-engineering (outils de Code, qualité, flux engineering).
En termes de stack tech, de quoi parlons‑nous ?
Les applications agentiques sont développées avec les meilleurs standards qui évoluent en permanence (AI-sdk, Mastra notamment). On utilise TypeScript sur le frontend, le backend et l’AI Engineering. Des Harness sont positionnés et évoluent pour garantir un haut niveau de qualité de code en tirant parti des outils agentiques de développement (Claude Code). L’équipe utilise Gitlab pour le code source et la CI/CD. La plateforme est hébergée sur Google Cloud Platform (Kubernetes). Nous stockons des millions de données sur des systèmes adaptés comme PostgreSQL, Elasticsearch ou BigQuery. Nous utilisons Langfuse pour l’observabilité et LiteLLM comme plateforme d’appels LLM.