Description du poste
Salaire: 43k€
Contexte
La mobilery est spécialisée dans la conception et le développement de produits numériques, web et mobile. L’IA n’est pas un simple ajout, mais le levier central de leur approche, du cadrage au déploiement. L’entreprise travaille avec des architectures provider-agnostic, des pipelines LLM multi-modèles, et une culture du context engineering appliquée aussi bien à leur workflow qu’aux produits livrés.
La mobilery fait partie d’UMITEK, un AI Transformation Group qui regroupe plusieurs expertises complémentaires :
* DeepAxys : architecture d’entreprise et solutions AI-ready
* LightBerg : architecture IT, data et cloud
* Leviatan : data science, intelligence artificielle et systèmes intelligents
* Tenkan8 : software engineering augmenté par l’IA
* La Mobilery : conception et développement de produits numériques
* Iparcus : cybersécurité pragmatique et opérationnelle
UMITEK accompagne plus de 50 grands comptes et ETI dans leurs transformations technologiques et organisationnelles, avec pour mission d’aider les entreprises à devenir des organisations réellement augmentées par l’IA.
Missions
Ce poste a de l'amplitude. Certains domaines seront dans ta zone de confort dès le départ, d'autres seront à construire. C'est voulu, nous cherchons quelqu'un qui progresse avec les projets, pas quelqu'un qui sait déjà tout.
En tant qu’AI Engineer, tu seras responsable de la conception et de l’intégration de systèmes IA dans des produits concrets (applications mobiles, plateformes web). Tu interviendras en assistance technique comme en projet externalisé, en autonomie, sur des sujets variés allant du prompt engineering de production à l’architecture de pipelines LLM complexes, en passant par la mise en place de guardrails déterministes et le suivi des coûts.
Tu seras l’interlocuteur de référence sur les sujets IA au sein des projets, en interaction directe avec les équipes produit et tech. Ce rôle demande une culture AI-first solide, au-delà de la simple maîtrise des APIs.
Les missions principales incluent :
* Développement AI-First
o Utiliser les outils de développement assisté par IA (Claude Code, Cursor, Roo Code, GitHub Copilot) comme infrastructure principale
o Rédiger et maintenir des frameworks de règles IA (CLAUDE.md, AI Rules) et des documents de context engineering
o Concevoir des systèmes de mémoire persistante inter-sessions pour garantir la cohérence des agents dans le temps
* Architecture & Pipelines LLM
o Concevoir des pipelines LLM multi-couches avec validation déterministe entre chaque étape
o Structurer des schémas de sortie (JSON structuré) avec contraintes et validations automatiques
o Implémenter des techniques anti-hallucination (attribution de sources, confidence scoring, contre-arguments, extractions zero-temperature)
o Mettre en place des guardrails 100% code, non-contournables, avec scoring de risque et arrêts automatiques
o Suivre les coûts LLM par appel, modèle et dans le temps avec agrégation et dashboard
* Agents IA spécialisés & MCP
o Concevoir et déployer une bibliothèque d’agents IA spécialisés avec rôles définis
o Intégrer des serveurs Model Context Protocol (MCP) pour connecter agents à bases de données, APIs et documentation
o Implémenter des patterns Human-in-the-Loop (HITL) pour validation des workflows IA
* RAG, Extraction & Automatisation
o Mettre en place des systèmes RAG avec n8n et Pinecone pour chatbots et moteurs de recherche contextuelle
o Construire des pipelines d’extraction multimodale (images, PDFs, documents scannés) vers JSON structuré
o Orchestrer des workflows IA complexes avec gestion des timeouts, erreurs et collecte parallèle de données
* Intégration produit
o Connecter les pipelines IA aux bases Supabase/PostgreSQL avec Row Level Security et temps réel
o Intégrer les outputs IA dans des applications Flutter/Dart (mobile) et Nuxt 3/Vue 3 (web)
o Contribuer à l’architecture Cloud Functions Firebase et aux workflows CI/CD (GitHub Actions, Fastlane)
Stack & Compétences
Ce brief est une carte de l'écosystème dans lequel nous travaillons, pas un cahier des charges exhaustif. Nous ne cherchons pas quelqu'un qui coche toutes les cases, mais quelqu'un qui en couvre une bonne partie et qui a la culture pour apprendre le reste.
* Outils de développement IA : Claude Code, Cursor, Roo Code, GitHub Copilot, Context engineering, CLAUDE.md, AI Rules Framework, prompt engineering de production, structured outputs (JSON/YAML), function calling, tool use, mémoire persistante inter-sessions
* Providers & APIs : Anthropic Claude API, Google Gemini API / Gemini Flash, Mistral Pixtral, OpenAI SDK, architecture provider-agnostic
* Architecture IA : LLM pipeline chaining, RAG, MCP (Model Context Protocol), AI guardrails déterministes, Human-in-the-Loop (HITL), confidence scoring, anti-hallucination, LLM cost tracking, multimodal vision
* Automatisation & Data : n8n, Pinecone, extraction multimodale, Supabase/PostgreSQL, Firebase/Cloud Functions
* Langages & Frameworks : Python, TypeScript, Node.js, Java, Flutter/Dart, Nuxt 3, Vue 3, Riverpod, Melos, Monorepo, Clean Architecture, GitHub Actions, Fastlane, CI/CD
Conditions de travail
* Contrat : Temps plein
* Expérience requise : 5+ ans
* Localisation : Bureaux situés dans une villa à Wasquehal, pensée comme un lieu d’échanges techniques et d’expérimentation
* Rémunération : Salaire autour de 43k€ selon expérience
* Avantages :
o RTT
o Mutuelle prise en charge à 100%
o Transports remboursés à 100%
o Carte culture 800€ / an
Profil recherché
1. 5 ans minimum d'expérience en développement logiciel
2. Maîtrise opérationnelle d'au moins une API LLM (Claude, Gemini, OpenAI) et d'un IDE AI-first (Cursor, Claude Code ou équivalent)
3. Expérience concrète de la conception de prompts système structurés et de schémas de sortie pour des applications en production
4. Sens aigu de la fiabilité : conception de guardrails avant de penser aux features
5. Bonne maîtrise de Java idéalement (sinon Node.js), TypeScript pour le front
6. Expérience mobile Flutter/Dart ou web Nuxt/Vue 3 (apprécié)
7. Pratique de n8n pour l'orchestration de pipelines IA (apprécié)
8. Connaissance des architectures RAG et des vector databases (Pinecone ou équivalent) (apprécié)
9. Intégration de serveurs MCP et expérience avec le Model Context Protocol (apprécié)
10. Pratique des architectures Monorepo, Clean Architecture et CI/CD (apprécié)
11. Culture AI-first forte, considérant l'IA comme paradigme de développement, de la structuration du contexte au déploiement
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