Ingénieur(e) Data & LLM (Python)

Trickstr; Paris; Sur place; EUR 40 000 - 55 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante en data à Paris recherche un(e) ingénieur(e) Data & LLM passionné(e) par Python et les grandes données. Vous aurez pour mission de concevoir des outils autour des modèles LLM, manipuler des données diverses et travailler main dans la main avec une petite équipe. Ce poste propose un environnement stimulant, des défis techniques concrets et des interactions directes avec des utilisateurs et clients. Rejoignez-nous pour un impact visible sur la feuille de route produit et les choix techniques.

Prestations

Bureaux au cœur de Paris

Matériel adapté

Coach sportif

Défis techniques

Qualifications

• Diplôme d'ingénieur en maths ou informatique, ou 1-3 ans d'expérience.
• Compétence pratique quotidienne en Python et dans l'utilisation des LLM.
• Capacité à évaluer la data avec rigueur et à travailler en équipe.

Responsabilités

• Concevoir et développer des briques techniques autour des LLM.
• Manipuler des données variées : nettoyage, normalisation, enrichissement.
• Documenter et industrialiser les prototypes en services exploitables.

Connaissances

Python

LLM

Data manipulation

Collaboration

Rigueur

Formation

Diplôme d'ingénieur ou équivalent

Outils

pandas

numpy

FastAPI

SQLAlchemy

Docker

Description du poste

Ingénieur(e) Data & LLM (Python) – Trickstr

Chez Trickstr, on construit des produits data & IA générative pour aider des décideurs (comex, directions data, communication, stratégie) à prendre de meilleures décisions en temps réel.

On manipule de gros volumes de données, on joue avec les LLM, on teste des idées vite… et on ne se contente pas de faire des POC qui finissent dans un tiroir.

Nous cherchons un(e) ingénieur(e) data / IA qui a envie :

• de coder tous les jours (Python),
• d' explorer les LLM au-delà des démos marketing,
• et de construire des vrais produits en équipe, utilisés par de vrais clients (très grandes organisations, CAC 40, etc.).

Tes missions

Au quotidien, tu vas :

• Concevoir et développer des briques techniques autour des LLM :
• pipelines d’ingestion et de préparation de données,
• systèmes de RAG (search + context),
• outils d’évaluation (hallucinations, biais, robustesse, qualité de réponse).
• Manipuler de la data (social media, presse, texte libre, métadonnées, etc.) :
• nettoyage, normalisation, enrichissement,
• feature engineering, scoring, agrégation.
• Prototyper puis industrialiser :
• passer d’un notebook à un service exploitable (APIs, scripts, jobs planifiés),
• documenter ton travail et le rendre utilisable par le reste de l’équipe.
• Travailler main dans la main avec :
• d’autres devs et data engineers, des deployment strategists
• des data analysts / consultants qui challengent les outputs,
• les fondateurs, directement, pour expérimenter de nouvelles idées produit.
• Veille & R&D appliquées : tester de nouveaux modèles, librairies, architectures, et mesurer ce qui marche vraiment pour nos cas d’usage.

Ton profil

On ne coche pas toutes les cases dans la vraie vie, mais si tu te reconnais dans une bonne partie de celles-ci, on veut te parler :

Tu es jeune diplômé(e) d’école d’ingénieurs (ou 1–3 ans d’expérience) avec un vrai bagage en maths / computer science.

• Tu codes en Python tous les jours ou presque :
• tu maîtrises les bases (structures, fonctions, tests, environnement virtuel),
• tu es à l’aise avec des libs type pandas , numpy , éventuellement FastAPI , SQLAlchemy , etc.

Tu as déjà joué sérieusement avec les LLM :

• appels d’API (OpenAI, Anthropic, etc.),
• prompt engineering, RAG, ou fine-tuning léger,
• tu comprends les enjeux de coût, latence, qualité, biais.

Tu es rigoureux(se) sur la data :

• tu ne fais pas confiance aveuglément à un modèle,
• tu sais mesurer, comparer, remettre en question un résultat.

Tu aimes travailler en équipe :

• code review, pair programming,
• expliquer ce que tu fais à des non-tech,
• recevoir et donner du feedback sans ego mal placé.
• Bonus (pas obligatoire mais très apprécié) :
• expérience avec Docker / déploiement,
• graphes de données, search, bases vectorielles,
• participation à un projet open-source, techno ou perso un peu ambitieux.

Ce qu’on t’offre

De vrais défis techniques : beaucoup d’itération produit et de problèmes pas déjà résolus sur StackOverflow.

• Un terrain de jeu LLM / data très concret :
• données réelles, enjeux business réels,
• interactions directes avec nos utilisateurs et clients.

Une petite équipe solide , où tu as un impact visible sur :

• la roadmap produit,
• les choix techniques,
• les features livrées chaque mois.

Des conditions de travail au top :

• magnifiques bureaux au cœur de Paris,
• matos adapté à ce que tu fais (machine costaude, environnement dev propre).
• coach de sport tous les lundis
• etc.

Envoie-nous :

• ton CV ,
• un projet dont tu es fier / fière (GitHub, repo privé, notebook, mémoire, etc.)