JINTO - AI Engineer / Ingénieur IA

Kiiro; Paris; Hybrid; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Benefits offered by this job

Hybrid work

Modern offices

Flexible hours

Job summary

Jinto déploie Claude d'Anthropic là où elle a le plus d'impact, en accompagnant les entreprises dans la gestion et l'automatisation.

En tant qu'AI Engineer, vous construisez des agents IA fiables avec les équipes clients (sur site ou hybride), couvrant design, développement, tests et déploiement à l’échelle, tout en assurant sécurité et conformité.

Qualifications

• Au moins 5 ans d'expérience en ingénierie logicielle.
• Connaissances en déploiement d'IA en production.
• Maîtrise des pratiques CI/CD et sécurité des applications.

Responsibilities

• Cadrer et diagnostiquer les besoins client et contraintes techniques.
• Concevoir et déployer des agents IA et workflows intégrables aux ERP/CRM.
• Tester et fiabiliser les solutions avec revue de code et tests automatiques.
• Déployer Claude en production à l'échelle, en collaboration avec la DSI et le DPO.
• Outiller les équipes du client avec Claude Code et Claude Cowork.
• Participer au développement commercial et à la notoriété de l'entreprise.

Skills

Ingénierie logicielle

Cloud & DevOps

IA en production

Français et Anglais B2/C1

Tools

Claude

CI/CD

AWS/GCP/Azure

Job description

Jinto, déploie l'IA Claude d'Anthropic là où elle a le plus d'impact : dans les fonctions de gestion des entreprises.

Notre mission : aider les entreprises à tirer le meilleur parti de Claude

déployer Claude de manière sécurisée en entreprise;

mettre en place des pratiques de développement agentique chez les équipes client (cycle de développement agentique outillé et partagé par toute l'équipe, du ticket jusqu'à la livraison, en intégrant la revue de code, les contrôles de sécurité et le déploiement);

rénover, retro-documenter ou développer des applications;

sécuriser et fiabiliser les processus de gestion d’entreprise (par exemple Order-to-Cash, Procure-to-Pay et Record-to-Report), et de manière générale tout processus accélérable avec de l’IA (gestion documentaire par exemple);

réduire les coûts de migration ou de montée de version ERP en automatisant les phases répétitives (migration de données, tests de non régression).

En tant qu'AI Engineer, vous construisez avec les équipes clients (sur site ou hybride) des agents IA fiables, de l'idée à la production, en quelques semaines.

Vous ne serez pas seul.e : vous rejoignez une équipe multidisciplinaire, habituée au travail à distance avec un accès direct au management et vous vous appuyez sur notre partenaire Anthropic.

Cadrer & diagnostiquer :

vous rencontrez les équipes métier et techniques client et vous analysez les contraintes réelles (données, systèmes existants, usages).

Concevoir & développer :

vous concevez et déployez des agents et workflows (orchestration multi-étapes, function calling, RAG, MCP) qui s'intègrent aux ERP, CRM et outils internes.

Tester & fiabiliser :

vous livrez par petites étapes, avec tests automatisés, revue de code et garde-fous adaptés au risque métier.

Déployer & sécuriser :

vous mettez Claude en production à l'échelle (accès, coûts, sécurité, réglementaire), en appui de la DSI et du DPO.

Outiller les équipes du client :

vous installez Claude Code chez les équipes IT (standards, harnessing, connecteurs, CI/CD) et Claude Cowork chez les équipes métier pour qu'elles puissent prendre la main sur la solution.

Côté interne :

Contribuer au développement commercial et la notoriété

vous participez à l’élaboration et à la présentation de propositions, aux événements clients et partenaires, aux publications.

Faire grandir l'équipe :

vous participez aux actions de recrutement (cooptation, entretiens), de formation et d’animation interne.

Capitaliser :

vous documentez les patterns réutilisables (accélérateurs, prompts, architectures de référence).

Faire remonter les expériences terrain :

vous partagez les limites des modèles, les bonnes pratiques, les frictions d'outillage pour faire évoluer les méthodes.

Diffuser la culture IA :

vous faites de la veille et vous partagez avec le reste de l'équipe.

Environnement technique :

IA :

Claude, Claude Code, Claude Cowork, MCP, RAG, function calling, prompt engineering, evals, guardrails, observabilité

IDE IA :

Claude Code en priorité, Cursor, GitHub Copilot, Codex

Données :

bases relationnelles et/ou NoSQL, bases vectorielles

Intégration et sécurité :

API, microservices, ERP, CRM, SSO/SCIM, OWASP

Pratiques :

Spec-Driven Development, CLAUDE.md, tests automatisés, revue de code assistée par IA

Ce qui compte pour nous :

Ingénierie logicielle :

au moins 5 ans d'expérience (frontend, backend ou fullstack), avec une vraie discipline qualité : tests automatisés, revue de code, standards.

Cloud & Devops :

vous savez conteneuriser, mettre en place une CI/CD et déployer sur au moins un grand cloud AWS, GCP ou Azure.

IA en production :

une expérience concrète d'agents IA est idéale. Des projets personnels sérieux sur le RAG, le function calling ou MCP comptent aussi.

Sécurité :

vous savez sécuriser une application (authentification, gestion des secrets) et vous connaissez les risques propres aux agents, comme l'injection de prompt ou l'isolation des outils exécutés.

Regard critique :

vous relisez ce que produisent les agents de code, et vous refusez un code que vous ne sauriez pas expliquer ou maintenir, même s'il fonctionne.

Pédagogie :

vous savez cadrer un problème avec la DSI comme avec le métier non techniques et défendez vos choix.

Français et anglais B2/C1.

Nous ne cherchons pas un profil parfait !

L'IA évolue trop vite pour ça. Nous cherchons d'abord un·e très bon·ne ingénieur·e logiciel, qui sait qu'un agent qui marche en démo n'est pas forcément un agent prêt pour la production.

Les petits +

Une expérience en conseil, en ESN ou en mission client.

Une expérience sur la pratique d’un harness (BMAD, GSD…)

Familiarité avec la modélisation sémantique (ontologies, knowledge graphs) et les approches GraphRAG

Ce poste n'est probablement pas pour vous si…

Vous préférez recevoir des specs toutes faites plutôt que d'aller cadrer le problème chez le client.

Vous êtes plus à l'aise sur le POC que sur la mise en production et tout ce qu'elle implique (tests, sécurité, monitoring).

Votre expertise est surtout en modélisation ou en data science, et l'ingénierie de production vous intéresse peu.

Ce que nous vous propose

Rythme :

hybride ; télétravail fréquent et horaires flexibles. Bureaux modernes, ambiance conviviale