C’est quoi un Forward Deployed Engineer ?

Le métier de Forward Deployed Engineer (FDE) a été popularisé par Palantir. Le·la FDE passe une grande partie de son temps directement chez le client, à comprendre ses problèmes dans leur contexte réel, à déployer la plateforme et la faire adopter jusqu’à ce qu’elle crée de la valeur.

Concrètement, le·la FDE chez Arkhn portera trois casquettes en même temps. Une casquette d’ingénieur·e parce qu’il faut connecter des bases de données complexes, écrire du code en production, configurer des accès réseau et faire vivre des déploiements. Une casquette de consultant·e parce qu’il faut s’asseoir avec un médecin, un·e infirmier·ère ou une direction d’hôpital, comprendre leur métier en quelques heures et co-construire avec eux une solution qui leur change la vie. Et une casquette de product manager parce que chaque déploiement enseigne des choses qui doivent remonter à l’équipe produit pour faire évoluer la plateforme.

C’est un rôle pour celles et ceux qui aiment la tech mais qui s’ennuieraient à coder en silo, qui veulent voir leur impact réel sur le terrain en quelques semaines plutôt qu’en quelques années, et qui n’ont pas peur de se retrouver dans des environnements compliqués où rien n’est documenté.

Pourquoi ce poste, maintenant

Notre couche agentique est sortie il y a quelques mois et elle a déjà ses premiers usages réels dans plusieurs hôpitaux, avec 10+ déploiements attendus dans les prochains mois et un pipeline de 100+ établissements. Chaque déploiement mobilise aujourd’hui plusieurs personnes de l’équipe, ce qui nous limite mécaniquement dans le rythme de croissance.

Aujourd’hui, le travail d’un FDE est porté collectivement chez Arkhn par une équipe multi-disciplinaire : un·e ingénieur·e infra, un·e data intégrateur·e ou data engineer, un·e chef·fe de projet et un·e AI engineer interviennent chacun·e sur leur partie. L’enjeu de ce poste est de proposer le rôle à une personne qui combine ces différentes casquettes pour déployer spécifiquement la partie IA et agents, en autonomie aussi complète que possible.

Tu es le·la premier·ère FDE d’Arkhn. Tu seras rattaché·e à Théo Ryffel (Cofounder et CPO) et tu travailleras au quotidien avec l’ensemble des opérations d’Arkhn : infra, data integration, chefferie de projet, AI engineering, ainsi qu’avec Théo Magda (VP Sales) sur les clients et l’équipe Engineering d’Olivier Girardot (CTO).

C’est un rôle de pionnier·ère. Tu vas définir le playbook FDE d’Arkhn, et c’est en grande partie sur ta réussite que reposera notre capacité à recruter une équipe de FDE derrière toi dans les 12 prochains mois.

Tes missions

Déployer la plateforme Arkhn chez nos hôpitaux clients

• Mener de bout en bout les déploiements techniques : du kick-off avec la DSI hospitalière jusqu’à la mise en production des premiers agents.

• Faire l’inventaire des sources de données du client (DPI, PMSI, biologie, pharmacie, GAM, etc.) et identifier les prioritaires pour le périmètre du projet.

• Configurer les accès techniques en lien avec la DSI : VPN, SSH, bastion, comptes de service, ouverture de flux réseau, accès aux bases de données (Postgres, Oracle, SQL Server selon les éditeurs).

• Brancher la plateforme Arkhn aux logiciels métiers via les connecteurs existants, ou en construire de nouveaux si besoin.

• Garantir la qualité des connexions : monitoring, alerting, gestion des erreurs, mises en cohérence inter-sources.

Co-construire des agents IA avec les équipes hospitalières

• Animer des sessions de co-build avec des médecins, des infirmier·ères, des cadres de santé, des administratif·ves et des directions d’hôpitaux. L’objectif est de cartographier leurs tâches médico-administratives répétitives et d’identifier celles qui se prêtent à l’automatisation.

• Traduire ces besoins en spécifications d’agents : prompts, sources de données, outils disponibles, garde-fous, modalités d’évaluation.

• Construire les agents sur la plateforme Arkhn, itérer avec les utilisateur·rices, et les mettre en production une fois validés.

• Mesurer l’impact réel des agents en production : adoption, gain de temps, satisfaction.

Faire le pont avec l’équipe produit et l’équipe sales

• Remonter à l’équipe produit (Théo R, équipe Eng) les patterns récurrents observés sur le terrain. Chaque déploiement doit faire grandir la plateforme.

• Documenter chaque projet pour capitaliser et accélérer les déploiements suivants.

• Appuyer l’équipe sales (Théo M) sur les avant-ventes complexes, en posant ton expertise sur la faisabilité technique et la valeur métier.

Les 12 premiers mois

• À 3 mois. Tu as déployé un premier hôpital en autonomie complète, depuis la cartographie des données jusqu’à la mise en production d’un premier agent métier. Tu as documenté le playbook FDE.

• À 6 mois. Tu as 2 à 3 hôpitaux en production sur ton scope, avec un temps de déploiement qui a baissé d’au moins 50% entre le premier et le dernier. Tu sais animer une session de co-build avec un service médical sans accompagnement.

• À 9 mois. Le playbook FDE est posé. Tu onboardes les prochain·es FDEs recruté·es derrière toi. Tu as fait remonter au moins 3 évolutions structurantes du produit issues de ton terrain.

Ce qu’on offre

• Rémunération : nous avons une grille de salaires interne et le package dépendra de ton expérience, on en discute en début de process.

• Statut : CDI, cadre forfait jour.

• Localisation : basé·e à Paris (bureau dans le centre), avec des déplacements réguliers chez nos hôpitaux clients. Le reste du temps, hybride bureau ou remote au choix.

• Congés illimités.

• Avantages : mutuelle Benefiz, 2 séminaires d’équipe de 3 jours par an, etc

• Impact : un rôle de pionnier·ère où tu vas structurer un métier entier dans une boîte à mission, avec une visibilité directe auprès des fondateurs et un impact mesurable sur la transformation du système de santé.

Expérience

• Tu as au moins 2 ans d’expérience professionnelle, idéalement sur un premier poste à dominante technique : ingénieur·e logiciel, data engineer, consultant·e tech, ou équivalent.

• Tu sors probablement d’une grande école d’ingénieur·e ou d’une formation équivalente, et tu as l’envie d’apprendre vite sur des sujets très variés. Aucun diplôme n’est requis si tu peux démontrer une expérience équivalente.

• Avoir travaillé en santé est un plus mais n’est pas indispensable, une vraie curiosité pour le sujet et l’envie d’y rester plusieurs années suffisent.

Compétences techniques

• Code et data : tu es à l’aise en Python et en SQL. Tu sais lire un schéma de base de données complexe, écrire des requêtes non triviales, manipuler des données semi-structurées (JSON, XML, fichiers HL7).

• Bases de données : tu as déjà interagi avec plusieurs SGBD (Postgres, MySQL, Oracle, SQL Server). Tu comprends ce qu’est un schéma normalisé, une jointure, un index.

• Réseau et systèmes : tu sais te connecter à une machine via SSH. Tu n’as pas peur d’une session en ligne de commande sur un bastion.

• Cloud et déploiement : tu as déjà participé au déploiement d’une application sur un cloud moderne. Tu comprends les notions de conteneurs (Docker), d’IAM et de stockage objet.

• LLMs et agents : tu as déjà travaillé concrètement avec des LLMs et avec un harness de construction d’agents (openClaw, DeepAgent ou équivalent). Tu suis activement les dernières avancées du domaine et tu as une intuition produit solide sur ce que ces modèles savent et ne savent pas faire.

• Bonus : connaissance des standards de santé (FHIR, HL7, OMOP, DICOM), expérience avec un EHR (Dedalus, Softway Medical, Cerner, Orbis), notions de cybersécurité.

Compétences interpersonnelles

• Posture consultant·e : tu sais entrer dans un nouvel environnement, écouter activement, poser les bonnes questions, reformuler. Tu es capable de cadrer un atelier avec 5 médecins qui n’ont jamais parlé d’IA en gardant le contrôle sans les frustrer.

• Pédagogie : tu sais expliquer un concept technique à un soignant et inversement, traduire un besoin métier à un·e engineer. Tu n’utilises pas de jargon inutilement.

• Communication écrite et orale : tu produis des comptes rendus clairs, tu sais présenter une démo, tu rédiges des emails qui font avancer les sujets.

• Gestion de stakeholders : tu sais naviguer dans une organisation complexe (DSI, RSSI, médecins, direction, fournisseurs externes), identifier les bons interlocuteur·rices et débloquer ce qui doit l’être.

• Autonomie et résilience : tu es à l’aise quand le contexte est flou, quand la documentation manque, quand la personne en face dit “oui mais on a toujours fait comme ça”. Tu trouves un chemin.

• Pragmatisme : tu préfères livrer une solution à 80% qui tourne en production plutôt qu’une solution parfaite qui n’arrive jamais. Tu sais reconnaître la différence.

• Ownership : tu portes tes déploiements de bout en bout.

Process de recrutement (4 étapes, environ 3 semaines)

1. Screen RH (30 min, visio) avec Elisabeth DAF/DRH et Charlotte

2. Hiring Manager (45 min, visio) avec Théo Ryffel, Cofounder et CPO.

3. Bloc d’évaluation sur site (environ 2h) : restitution d’un case study préparé à la maison, mise en situation co-build préparée en amont, et session de dev live. Avec Théo Ryffel (Cofounder et CPO) et un ingénieur de l’équipe.

4. Entretien fit final (30 min, visio) avec Emeric Lemaire (CEO)

5. Références auprès de 2 à 3 personnes