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Lead ai engineer (f/h/nb)

Montreuil
Gutenberg Technology
De 60 000 € à 70 000 € par an
Publiée le 30 novembre
Description de l'offre

Avec une belle croissance et des projets IA très innovants pour 2026, nous recherchons un·e Lead AI Engineer pour enrichir notre équipe tech et façonner les produits de demain. Ton rôle : Concevoir et déployer des solutions centrées sur l’IA : LLM, architecture, génération de contenu intelligent. Tu assures l’implémentation technique et transforme l’innovation en fonctionnalités scalables, concrètes et business- ready. Architecture & Performance : Concevoir, superviser l’implémentation et faire évoluer l’architecture IA complexes et scalables (API, modularisation, performance, sécurité). Participer aux choix techniques structurants : stack, infrastructure, patterns d’implémentation. Hands on coding : Développer de nouvelles fonctionnalités backend et full stack avec une forte valeur ajoutée IA. Implémenter des workflows de contenus, modules de génération de contenus IA et activités pédagogiques adaptatives. Transformer des specs en interfaces fonctionnelles en lien avec les Product Owners. Delivery & Qualité : Maintenir une intégration et déploiement continus robustes (CI/CD, GitHub Actions, Docker). Assurer la qualité et la performance de la codebase (TDD, peer reviews, monitoring, sécurité). Gérer les releases et garantier la scalabilité, maintenabilité et la performance des solutions déployées. Exploration IA : Identifier et implémenter les cas d’usage IA pertinents pour notre plateforme et notre CMS. Conception, entraînement et déploiement de modèles de machine learning Prototyper et expérimenter autour de la génération de contenu, recherche sémantique, vectorisation. Utiliser les stacks modernes (OpenAI, Anthropic, LangChain, Qdrant) pour accélérer l’innovation. Collaboration & Communication : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Engeneering et Métiers. Contribuer à la roadmap Produit et s’assurer de l’alignement avec la stratégie de l’entreprise. Animer des workshops pour identifier les IA use cases (perso de l’apprentissage, content automation, learning analytics). Documenter les modules, specs et décisions d’architecture.

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