AI Engineer

À propos de l'entreprise

Notre client est une plateforme SaaS de Contract Lifecycle Management (CLM) assistée par IA, qui aide les entreprises à automatiser, sécuriser et scaler leurs processus contractuels (rédaction, négociation, signature, suivi).

Le produit phare intègre désormais un assistant IA qui permet d'automatiser :

• la rédaction de clauses ou contrats entiers,

• l'extraction de données contractuelles (OCR / IDP),

• l'analyse de conformité et des risques,

• la recherche jurisprudentielle et la comparaison entre documents.

Chiffres-clés

• Fondée en 2020 à Paris, l'entreprise a connu une croissance rapide et emploie aujourd'hui +110 collaborateurs.

• +30 M€ levés au total dont une série B récente de 25 M€ (mars 2025) auprès de VC de premier plan.

• Plus de 2000 clients dont 300 Grands Comptes (industrie, BTP, retail, paiement…).

Le poste : AI Engineer

• Concevoir, bâtir et déployer des fonctionnalités IA avancées dans le produit (LLMs, agents, OCR / IDP)

• Intégrer des modèles (sur étagère ou fine-tuning) en production via API / microservices

• Développer des architectures distribuées et des orchestrations multi-agents (gestion asynchrone, file d'attente, etc.)

• Mettre en place des pipelines de données, évaluation rigoureuse, monitoring et métriques de performance

• Contribuer au positionnement produit : proposer des améliorations, arbitrer entre trade-offs, travailler avec les équipes produit & juridique

• Participer à l'industrialisation de l'IA (scaling, robustesse, fiabilité)

Stack

• Python (prod-ready, tests, qualité de code) + FastAPI

• AWS, archi distribuée / asynchrone

• Agents / frameworks : LangChain, LangGraph, Haystack, LlamaIndex

• TypeScript côté produit, systèmes événementiels (Pub/Sub, SSE)

Objectifs à 6–12 mois

1. Passer des prototypes actuels à des systèmes IA robustes, scalables, maintenables

2. Structurer les pipelines ML et renforcer les pratiques de monitoring

3. Industrialiser des cas d'usage clés : rédaction automatique, extraction de clauses, analyse de risques, recherche jurisprudentielle

Le contexte du recrutement

• L'IA est devenue un axe stratégique majeur. Après avoir démarré avec des assemblages rapides de LLMs, l'objectif est désormais d'industrialiser cette couche.

• L'équipe actuelle est composée de profils plutôt juniors / software engineers, sans senior ML confirmé. Le rôle vise donc à apporter profondeur technique, rigueur et vision sur la partie IA.

• Impact attendu : structurer et fiabiliser la stack IA pour soutenir la croissance (grands comptes, internationalisation, robustesse produit).

Must-have

• Python robuste (prod, tests, code propre)

• LLMs en production

• Orchestration d'agents (function calling, ReAct…)

• APIs / microservices

• Connaissance des fondamentaux du Machine Learning

Nice-to-have

• LangChain, LangGraph, Haystack, LlamaIndex

• FastAPI, TypeScript

• Systèmes événementiels (Pub/Sub, SSE)

• Sensibilité produit / UX

• Cloud AWS, architectures distribuées

• Contributions open source, projets IA perso