Senior AI Engineer

Naboo

Paris

Hybride

EUR 70 000 - 85 000

Plein temps

14 jours+

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Avantages offerts par ce poste

Salaire compétitif de 70-85k EUR

Travail hybride 3 jours sur place, 2 jours en remote

Impact visible sur les résultats

Résumé du poste

Une entreprise de technologie recherche un(e) expert(e) en Data & IA pour optimiser les processus internes. Vous serez chargé de construire des systèmes IA qui réduisent les tâches répétitives et améliorent l'efficacité des équipes. Le candidat idéal a plus de 4 ans d'expérience en production, maîtrise des outils comme Python et Elastic Search, et sait livrer des solutions concrètes. Ce poste hybride implique 3 jours au bureau à Paris et 2 jours de télétravail.

Qualifications

4+ ans d'expérience pertinente en production.
Capacité à livrer des systèmes IA avec des utilisateurs réels.
Compréhension des enjeux techniques et capacité à identifier des problèmes.

Responsabilités

Construire des systèmes d'IA qui éliminent les tâches répétitives.
Orchestrer des agents sur des process métier complets.
Valoriser la donnée interne et en extraire de la valeur.

Connaissances

Autonome

Rigueur

Orientation impact

Formation

Aucune exigence spécifique

Outils

Python (FastAPI, async)

LangChain

Elastic Search

MongoDB

Description du poste

Construis l'intelligence interne qui boostera toute la chaîne de valeur de Naboo 🚀

Chez Naboo, notre mission est simple : simplifier l’organisation des séminaires et séjours d’équipe.
Notre plateforme aide les entreprises à trouver et réserver facilement les meilleurs logements, activités, restaurants et transports pour leurs événements.

Pour offrir une expérience fluide, nos équipes internes gèrent chaque jour une grande quantité d’opérations.
Notre verticale Data & IA a un objectif clair : accroître la productivité de Naboo en supprimant les tâches à faible valeur ajoutée et en construisant des outils intelligents au service des équipes (Sales, Ops, Account Management, Customer Success).

Tu rejoins notre équipe Data & IA, une verticale jeune mais déjà bien structurée.
Nous travaillons selon des cycles courts inspirés de la méthode Shape Up : projets cadrés, priorisés, orientés impact, avec des livrables concrets rapidement utilisés par les équipes.

Ici, l’IA n’est pas un “lab” : on livre des solutions utilisées, fiables, et mesurées.

Construis l'intelligence interne qui boostera toute la chaîne de valeur de Naboo 🚀

👋 Qui sommes-nous ?

Ici, l’IA n’est pas un “lab” : on livre des solutions utilisées, fiables, et mesurées.

🔧 Ce que tu vas faire en vrai

Construire des système IA qui éliminent les tâches répétitives de nos équipes Sales, Ops, et CS - et qui restent en production dans 6 mois.
Pas de prototype qui dort dans un repo. Pas de POC sorti pour une démo. Du code utilisé chaque jour, mesuré, maintenu, amélioré.

Nos trois grands enjeux :

Valorisation de la donnée interne via RAG et enrichissement automatique
On a une base de données riche — logements, prestataires, événements, retours clients. On veut pouvoir l'interroger, l'enrichir automatiquement et en extraire de la valeur sans intervention manuelle.
Extraction de données depuis des documents de toutes formes
Emails, devis, formulaires, bons de commande, pièces jointes — on reçoit de l'information non structurée en permanence.
L'enjeu : la transformer en donnée exploitable de façon fiable, traçable, et à grande échelle.
Orchestration d'agents sur des process métier
On automatise des workflows complets, pas juste des tâches isolées.
Agents multi-étapes, handoffs humain/machine, gestion des cas d'erreur, boucles de feedback — le tout sur des process réels avec de vraies contraintes.
Tu n'as pas besoin d'être expert dans les trois.
On cherche quelqu'un qui en maîtrise au moins un en profondeur, avec la curiosité et la rigueur pour progresser sur les autres.
Ce que l'on entend par "Senior" :
L'ancienneté ne suffit pas. Ce qui compte :
- Tu as livré des systèmes IA en production avec de vrais utilisateurs. Tu peux citer un résultat : temps économisé, taux d'erreur réduit, adoption mesurée.
- Tu sais ce que "production ready" veut dire : monitoring, alerting, tests automatisés, gestion des cas limites, revue de sécurité. Tu ne livres pas un script, tu livres un système.
- Tu es autonome sur les décisions techniques. Tu n'attends pas qu'on te dise quoi faire — tu identifies le problème, tu proposes, tu construis.
- Tu as une vraie posture sur la qualité. Tu détectes les régressions, tu documentes tes choix, tu tiens compte des enjeux de sécurité et de scalabilité avant qu'ils deviennent des problèmes.

🧠 Expérience

4+ ans d'expérience pertinente — en production, pas uniquement en expérimentation ou en recherche.
Selon ton domaine de force, tu auras par exemple :
Construit des pipelines RAG sur des corpus internes avec Elastic Search, Voyage AI ou équivalent — chunking, re-ranking, évaluation de la pertinence.
Déployé des agents LangGraph ou LangChain en production : state management, retries, human-in-the-loop, observabilité.
Développé des pipelines d'extraction documentaire fiables — LLM pur, hybride regex + LLM, ou approches layout parsing sur des documents complexes.

💡 Qualités personnelles

Autonome, rigoureux(se), orienté(e) impact.
Sens du produit : tu comprends les besoins métiers et cherches la solution la plus efficace.
Aime livrer vite, bien, et itérer avec des utilisateurs.

🧰 Stack technique

Python (FastAPI, async)
LangChain / LangGraph
OpenAI / Gemini
Elastic Search
BigQuery,
GCP
MongoDB
On s'adapte si les bases sont solides.

**Ce qui fait la différence ?
**La gnaque - L'envie réelle de relever ce type de défi, de débloquer des équipes, de construire quelque chose qui résiste à l'usage quotidien.
On cherche quelqu'un qui apporte une dynamique, pas juste des compétences.

🚀 Ce que l'on t'offre :

- Salaire : 70–85k EUR selon expérience et profil

- Hybride : 3 jours à Paris, 2 jours en remote

- Un terrain concret : des données réelles, des équipes qui attendent des résultats, et une organisation assez petite pour que ton impact soit visible immédiatement

- Une collaboration directe avec l'équipe Data pour que tes pipelines IA s'appuient sur une donnée structurée et fiable

- De la latitude sur les choix techniques — avec la responsabilité qui va avec

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