Senior AI Engineer – ScaledUp Paris (M/F/X)

Description

Ta mission : construire des agents IA et des workflows vraiment “production‑ready”, qui tiennent la route dans 6 mois, et qui font gagner un temps réel aux équipes internes (Sales, Ops, CS, Produit).

Ce que tu feras

1\) Concevoir et développer des agents \& outils IA “production‑ready”

• Concevoir des agents IA et des workflows orientés business : extraction/synthèse d’info, rédaction assistée, qualification, automatisation de tâches récurrentes pour les équipes internes.


• Mettre en place les bons patterns d’architecture : tool‑calling, gestion de contexte, guardrails, gestion des erreurs, maîtrise des coûts.


• Déployer des agents basés sur des frameworks de type LangChain / LangGraph (ou équivalents), avec un vrai souci de robustesse et de maintenabilité.

2\) Construire la data foundation qui rend l’IA utile

• Développer des pipelines de données et des intégrations entre les systèmes internes (data warehouse cloud type BigQuery, base NoSQL type MongoDB, APIs internes / externes).


• Travailler main dans la main avec la Data Team pour s’appuyer sur des modèles fiables, documentés, et versionnés.


• Préparer les données pour les cas d’usage IA : RAG, feature store, jeux de données pour évaluation et amélioration continue.

3\) Aller jusqu’en production (pas des POC jetables)

• Packager et déployer des services IA utilisés au quotidien par des utilisateurs internes : SLAs, monitoring, métriques d’usage.


• Mettre en place l’observabilité des agents et pipelines (logs, métriques, traces, alerting) pour comprendre ce qui se passe en production.


• Travailler avec le Product Manager et les équipes métier pour garantir l’adoption et la valeur réelle des fonctionnalités livrées.

4\) Mesurer, évaluer, optimiser

• Suivre des KPIs de performance : latence, taux d’erreurs, taux de fallback, coûts par workflow, temps gagné pour les équipes.


• Mettre en place une vraie démarche d’évaluation LLM : hallucinations, qualité d’extraction, conformité, pertinence métier.


• Optimiser en continu : choix modèles, tuning de prompts, stratégies de caching/batching, amélioration de la donnée d’entrée.

Stack \& environnement

Tu évolueras dans un environnement proche de cette stack :

• Langages : Python (FastAPI, Pandas, tooling autour des LLM), SQL.


• IA / LLMs : OpenAI API, frameworks type LangChain / LangGraph, éventuellement Hugging Face, RAG avec vector DB (FAISS / Chroma ou équivalent).


• Data \& Infra : BigQuery, MongoDB, stack cloud type GCP.


• Observabilité : logs centralisés, métriques, traces, dashboards pour suivre la santé des agents.

Tu ne seras pas seul(e) : tu travailles avec un Engineering Manager, un CTO très impliqué sur l’IA, une Data Team déjà en place et une équipe produit qui pousse fort les sujets IA.

Profil recherché

Profil recherché

• Anglais niveau professionnel


• BAC \+5 en Informatique


• Résident Parisien uniquement


• 4–5 ans d’expérience (ou plus) en tant qu’AI Engineer / ML Engineer / Software Engineer avec forte dominante IA.


• Tu as déjà livré des systèmes IA en production : agents, outils internes, automatisations, data products – pas juste des POC.


• Solides bases en SQL et manipulation / modélisation de données.


• Expérience concrète avec les LLMs / NLP (OpenAI API, LangChain/LangGraph, RAG, évaluation de réponses).


• À l’aise dans un environnement cloud data (BigQuery, GCP, MongoDB).


• Forte culture production \& fiabilité : monitoring, métriques, alerting, post‑mortems, amélioration continue.

Qualités personnelles attendues :

• Autonome, rigoureux(se), orienté(e) impact et résultats mesurables.


• Sens du produit : tu comprends les besoins des équipes internes et cherches la solution la plus simple et efficace plutôt que la plus “fancy”.


• Tu aimes livrer vite, bien, observer l’usage, améliorer.

Package \& conditions

• Salaire brut annuel cible : 70–85 k€


• Localisation : Paris Intramuros (Hybride Remote)


• Mutuelle


• Titres resto


• Evénements d’équipe


• Budget formation


• BSPCE très avantageux

Process de recrutement

• Entretien visio (45 min) avec l’Engineering Manager Data \& IA : parcours, projets IA significatifs, attentes mutuelles.


• Rencontre avec le CTO : discussion technique approfondie, vision produit \& IA, architecture, manière de travailler.


• Speed meeting avec plusieurs membres de l’équipe (data, produit, tech) pour valider le fit humain, la culture et le mode de collaboration.

PS : (Si tu préfères un passage par étude de cas / test technique plutôt qu’un pur oral, c’est possible d’en discuter dès le premier échange.

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