Ingénieur IA

Rejoignez Kiiro, une entreprise innovante spécialisée dans la création de produits Data et IA. En tant qu'AI Engineer, vous serez en première ligne pour comprendre les besoins des clients, concevoir et déployer des architectures cloud modernes, construire des systèmes agentiques, industrialiser les prototypes et évaluer la qualité des réponses. Vous participerez également à la conception technique des réponses aux appels d'offres, contribuerez au rayonnement des partenariats AWS et Databricks, et diffuserez la culture Data & IA.

• Cadrer avec le client pour comprendre le besoin et poser les bonnes questions.
• Concevoir, développer et déployer des architectures cloud modernes et des services backend scalables.
• Construire des systèmes agentiques, orchestrer des agents, intégrer des APIs LLM, et gérer le contexte.

• **Nous ne cherchons pas un profil parfait !**
• L'IA évolue trop vite pour ça. Ce qui nous intéresse, c'est quelqu'un qui a déjà mis un système d'IA en production, qui l'a vu casser, et qui sait pourquoi.
• **Ce qui compte pour nous :**

• **Un socle d'ingénieur solide** : au moins 3 ans en développement logiciel, Data Engineering ou ML, **dont environ 1 an d'IA générative réellement mise en production**. Formation Bac+5 en informatique ou ingénierie (ou un parcours équivalent qui parle de lui-même).
• **Python et SQL**, sans hésitation.
• **Les architectures IA modernes** : RAG, orchestration d'agents (Agentcore, Agent Bricks etc), usage d'APIs LLM, traitement de données non structurées.
• **Le cloud AWS** : une vraie pratique des services qu'on utilise au quotidien (Lambda, DynamoDB, Bedrock, Secrets Manager, KMS). Pour de l'IA agentique en production, c'est difficilement contournable.
• **Les pratiques software & DevOps** : CI/CD, conteneurisation Docker, versioning, tests automatisés.
• **Un esprit critique aiguisé** : vous savez évaluer la qualité d'une sortie d'IA, repérer une réponse fausse mais bien écrite, et concevoir les garde-fous qui vont avec.
• **Le sens du client** : vous savez écouter, reformuler, challenger un besoin avec diplomatie et dire non quand il le faut :)
• **Français professionnel** obligatoire et **anglais technique**.

**Les petits + qui font plaisir :**

• Une expérience sur **Databricks**.
• Des outils modernes de pipeline de données (dbt, Fivetran, Airbyte) ou des bases relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB).
• Des **certifications AWS ou Databricks**

**L'environnement technique :**

• **Cloud & Serverless** : AWS (Lambda, DynamoDB, Bedrock, Secrets Manager, KMS), Databricks.
• **Bases de données & stockage** : PostgreSQL, MySQL, DynamoDB, MongoDB, Cassandra.
• **IA, Data & outillage** : Python, SQL, architectures RAG, frameworks d'orchestration d'agents, Speech-to-Text, dbt, Fivetran, Airbyte.
• **Pratiques** : MLOps, LLMOps, CI/CD, conteneurisation.

**Ce poste n'est probablement PAS pour vous si…**

• Vous préférez recevoir des specs toutes faites plutôt que d'aller cadrer le besoin avec le client.
• L'idée d'être au contact des équipes clientes et d'expliquer vos choix techniques ne vous emballe pas.
• Vous êtes plus à l'aise avec le POC qu'avec la mise en production et tout ce qu'elle implique (monitoring, évals, astreinte de la qualité).

**Ce que nous vous proposons :**

🤑 **Rémunération** : 40 000 € à 60 000 €.

💪 **Développement des compétences** : formations certifiantes AWS et Databricks prises en charge, accompagnement individualisé, budget conférences.

🏡 **Rythme** : hybride, télétravail fréquent et horaires flexibles.

🚀 **Une aventure à construire** : vous n'arrivez pas dans une case figée. Votre expérience, votre savoir-être et votre ambition participeront activement au développement de votre rôle. Une trajectoire qui se construit avec celle de l'entreprise. Si vous avez envie de laisser votre empreinte plutôt que d'appliquer un cadre existant, vous allez vous plaire ici 🫶