Stage AI Engineer (LLM & Agents) muchbetter.ai
Solution d'entraînement immersif pour équipes commerciales avec clients IA.
Traineeship
Paris
Occasional remote
1,4K to 2K € a month
< 6 months
5 years of study
Skills we're looking for
Teamwork
Continuous improvement
TypeScript
Python
You'll be part of
30 employees
Software
Artificial Intelligence / Machine Learning
SaaS / Cloud Services
Average age: 30
Founded in 2023
Chez muchbetter.ai, nous construisons la plateforme d’entraînement et de coaching des équipes commerciales et de la relation client. Nos utilisateurs progressent en parlant : ils s’entraînent en voix à voix avec des clients fictifs incarnés par l’intelligence artificielle, qui réagissent, doutent et résistent exactement comme dans la vraie vie.
Fondée en 2023 par trois entrepreneurs complémentaires, l’entreprise réunit aujourd’hui 30 personnes à Paris et a levé des fonds auprès d’Educapital, Antler et Astorya VC.
Plus de 30 grands groupes nous font confiance, parmi lesquels BNP Paribas, AXA, Bouygues Telecom, Schneider Electric et Philips. Plus de 50 000 utilisateurs et 400 000 simulations réalisées à ce jour.
Nous cherchons des personnes qui aiment livrer vite, parler directement aux clients et voir l’impact de leur travail sur le terrain. Ici, l’intelligence artificielle ne remplace pas les humains : elle les fait progresser.
You'll be working on
Chez muchbetter.ai, les commerciaux et conseillers de plus de 30 grands groupes s’entraînent en voix à voix face à des clients virtuels propulsés par l’IA : plus de 50 000 utilisateurs, 400 000 simulations à ce jour. Chaque simulation, c’est un LLM qui joue un client, une voix qui lui donne vie et un évaluateur qui note la performance. On ouvre ce stage parce que la qualité de ces 3 briques est devenue notre premier levier de croissance.
🎯 Ce que tu pilotes
Qualité des clients virtuels : tu améliores les prompts et la logique des personas pour qu’ils réagissent, doutent et objectent comme de vrais clients, en t’appuyant sur les conversations réelles.
Évaluation : tu mesures et fiabilises les évaluateurs IA qui notent chaque simulation, en les confrontant à des annotations humaines (vérité terrain).
Expérience voix : tu travailles la latence, la prise de parole et les coupures, de la trace en prod jusqu’au correctif.
Outillage : tu construis les scripts et tableaux de bord qui permettent à l’équipe de repérer un problème avant que le client ne le remonte.
🗓️ Une semaine type
Lundi : revue des conversations mal notées de la semaine, tu choisis les 2 ou 3 sujets qui comptent
Mardi à jeudi : tu testes, tu mesures, tu codes, tu pousses en review
Vendredi : tu présentes à l’équipe ce qui a bougé, chiffres à l’appui
✅ Ce que tu auras livré
Des évaluateurs dont on connaît le taux d’accord avec un humain
Des clients virtuels mesurablement plus réalistes sur nos parcours clés
Au moins 1 amélioration de l’expérience voix en production
🧠 Ce que tu vas apprendre
Faire tourner des LLM en production, à grande échelle, face à de vrais utilisateurs
Évaluer un système IA proprement : jeux de test, calibration, intervalles de confiance
Travailler au contact direct des clients et du terrain, pas seulement du code
👥 Ton équipe
Tu rejoins l’équipe tech, encadré·e par Antoine Grenard (CTO et co-fondateur), avec les équipes produit et ops qui vivent les retours clients au quotidien.
✨ Pourquoi rejoindre muchbetter
Ton travail est en prod en quelques jours, pas en quelques mois
50 % du transport, carte Swile, petit-déjeuner et snacks
Séminaires d’été et d’hiver, soirée du mois
We're looking for
En dernière année d’école d’ingénieur ou de master IA, data ou informatique, en césure ou en fin d’études
Solide en Python ou TypeScript
Tu as déjà construit quelque chose avec un LLM : projet perso, stage, hackathon
Rigoureux·se sur la mesure : tu ne dis pas « c’est mieux » sans le prouver
Très bon français (nos simulations sont majoritairement en français), bon anglais
⭐ Bonus : expérience en traitement de la voix (STT, TTS) ou en évaluation de modèles
Pas besoin de cocher toutes les cases pour postuler.
Benefits
How we hire
Un process court et transparent, en 4 étapes :
Un appel de 20 min pour faire connaissance
Un entretien technique avec Antoine, CTO
Un cas pratique avec Raphaël, co-fondateur
Une rencontre avec Julien, CEO et co-fondateur
