🔧 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

Découvre en plus sur cettevidéo !

• Étape 1: Entretien visio (45 min) – avec l’Engineering Manager

• Étape 2: Test technique à faire en autonomie

• Étape 3: Debrief technique

• Étape 4: Speed meeting – échanges rapides avec plusieurs membres de Naboo