Ingénieur en Intelligence Artificielle

Projet Icône; Paris; Hybride; EUR 59 000 - 72 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail partiel

Résumé du poste

Projet Icône recherche un profil AI Engineer impliqué dans des projets GenAI, partant d’un besoin métier initial et transformant ce besoin en solutions concrètes. Python est fortement utilisé et l’expérience GenAI (LLM, embeddings, agents, APIs) est cruciale pour progresser rapidement au sein d’un écosystème évolutif.

Le candidat travaille étroitement avec les métiers, teste les solutions avec les utilisateurs et fait évoluer les projets jusqu’à une industrialisation éventuelle, tout en restant

Qualifications

• Expérience concrète avec GenAI : LLM, agents, embeddings, APIs.
• Capacité à comprendre les besoins utilisateurs et à tester des solutions.
• Autonomie et aptitude à travailler avec un besoin imparfaitement défini.

Responsabilités

• Construire une première solution répondant au besoin métier et la tester avec les utilisateurs.
• Itérer et faire évoluer la solution jusqu’à l’intégration potentielle dans le SI.
• Travailler avec les équipes DevOps, infrastructure et sécurité pour l’industrialisation.

Connaissances

Python

GenAI

LLM

RAG

Embeddings

APIs

Outils

GitHub Copilot

Claude Code

Description du poste

Je vais être assez directe : je ne cherche pas quelqu’un qui sait simplement utiliser les outils d’IA du moment, ni quelqu’un qui enchaîne les POC sans vraiment se demander ce qu’ils deviennent ensuite.

Je cherche un profil qui aime partir d’un besoin métier parfois encore mal défini, comprendre ce qui se passe vraiment derrière, poser les bonnes questions… puis construire quelque chose qui fonctionne.

Mon client final a déjà engagé sa trajectoire IA. Les sujets sont là, de nombreux cas d’usage ont été identifiés et certains projets sont déjà en cours, mais il reste surtout beaucoup de choses à construire.

Et c’est précisément là que le poste devient intéressant.

Vous serez directement au contact des métiers pour comprendre leurs processus, leurs irritants, leurs règles de gestion, parfois leurs habitudes aussi, puis déterminer la meilleure manière de répondre au besoin.

Cette réponse ne sera d’ailleurs pas systématiquement « de l’IA ».

Selon les sujets, cela pourra passer par un agent, du RAG, de la recherche sémantique, des embeddings, une automatisation, une petite application métier, du low‑code, des APIs… ou parfois une solution beaucoup plus simple.

L’idée n’est pas de mettre de l’IA partout. L’idée est de trouver ce qui fonctionne vraiment.

Vous devrez ensuite être capable de construire vous-même une première solution, la tester avec les utilisateurs, la faire évoluer et aller suffisamment loin pour vérifier qu’elle répond réellement au besoin.

Une fois la solution validée et lorsqu’elle doit entrer dans le SI de façon plus pérenne, vous ne serez évidemment pas seul : équipes de développement, DevOps, infrastructure ou sécurité pourront intervenir avec vous sur les sujets d’industrialisation.

Côté environnement, Microsoft est aujourd’hui très présent, notamment avec Copilot et GitHub Copilot, mais il n’y a pas de volonté d’enfermer le poste dans un outil ou un éditeur.

Vous êtes plus efficace avec Claude Code ? Vous utilisez plusieurs LLM selon les sujets ? Vous voulez tester demain un nouvel outil plus pertinent ? Très bien.

C’est même plutôt ce que nous recherchons : quelqu’un de curieux, capable de suivre un écosystème Generative AI / Agentic AI qui évolue extrêmement vite et de faire ses choix en fonction du besoin, pas de ses habitudes.

Le profil que je cherche

Vous avez une vraie base de développement — Python est naturellement très présent dans cet univers, mais je ne cherche pas un langage avant de chercher une personne — et vous avez déjà travaillé concrètement avec des technologies GenAI : LLM, RAG, agents, embeddings, APIs ou équivalents.

Mais la partie technique ne suffira pas.

Il faut aussi que vous aimiez comprendre ce que font les utilisateurs, pourquoi ils le font comme ça, ce qui leur fait perdre du temps et ce qu’ils cherchent réellement à améliorer.

Vous devez être capable de travailler avec un besoin imparfaitement défini, d’avancer de manière autonome, de tester, d’ajuster et parfois aussi de dire : « non, là, l’IA n’est probablement pas la bonne réponse ».

Aujourd’hui, vous êtes peut-être AI Engineer, GenAI Engineer, Generative AI Engineer, Applied AI Engineer, AI Product Engineer, AI Software Engineer, Agent Builder, Forward Deployed Engineer ou encore Software Engineer ayant fortement évolué vers l’IA.

L’intitulé n'est pas primordial.

Ce qui m’intéressera beaucoup plus, c’est de comprendre ce que vous avez réellement construit, dans quel contexte, avec quels utilisateurs… et ce que votre solution est devenue ensuite.

Vous n’avez pas besoin d’être expert en Deep Learning, en entraînement de modèles ou en PyTorch. Si vous avez cette compétence, tant mieux. Si vous ne l’avez pas, ce n’est pas rédhibitoire.

En revanche, il faut aimer construire, apprendre vite, travailler avec des profils très différents et avoir envie de participer à quelque chose qui est encore en train de se mettre en place.

C’est aussi ce qui fait l’intérêt du poste : vous n’arrivez pas pour maintenir une plateforme déjà figée. Vous arrivez suffisamment tôt pour pouvoir proposer, tester, construire et voir concrètement ce que deviennent vos idées.

Paris 8e – télétravail partiel

Rémunération cible : autour de 65 K€ fixe, selon profil.

Si vous vous reconnaissez vraiment dans cette manière de travailler, je serai ravie d’échanger avec vous.