Solutions Engineer / Forward deployed Engineer

Startup française développant des solutions technologiques pour rendre les opérations industrielles plus fiables et prédictibles.

Après avoir développé un logiciel SaaS de planification de production, aujourd’hui déployé sur une centaine de sites, l’entreprise développe une nouvelle solution visant à automatiser progressivement le métier de planificateur.

L’approche combine IA, mathématiques et intervention humaine pour piloter en temps réel des environnements industriels complexes et améliorer leur performance sur la base d’indicateurs financiers.

Le poste :

Le Forward Deployed Engineer est au plus près des clients et du terrain. Son objectif est de déployer la solution chez chaque nouveau client afin de générer 500 k€ à 2 M€ de gains en six mois.

C’est un rôle avant tout technique, avec une forte dimension client et business. Le FDE travaille directement sur les données, modèles, contraintes industrielles et décisions opérationnelles.

Son intervention couvre trois enjeux :

• Identifier la valeur : comprendre les problèmes de performance de l’usine et chiffrer le potentiel d'amélioration.

• Démontrer la valeur : déployer un POC et mesurer les gains obtenus.

• Passer à l’échelle : accompagner le déploiement de la solution au niveau du groupe.

Le poste se situe ainsi à la croisée du métier industriel, du produit, de la data engineering, de la data science et du business.

Compétences recherchées :

• Capacité à comprendre et structurer des problématiques complexes avant de proposer une solution.

• Solides bases en statistiques et machine learning classique, supervisé et non supervisé.

• Maîtrise de Python, notamment pandas et NumPy, pour la manipulation de données.

• Capacité à expliquer clairement un raisonnement, un choix technique ou un modèle.

• Capacité à relier les problématiques techniques à leur impact business.

• Posture consultative et aisance face à des interlocuteurs C-level.

• Communication claire en anglais.

Processus de recrutement :

Le processus permet d’évaluer successivement les dimensions techniques, analytiques, business et client-facing du profil :

1. Screening – 30 min : parcours, motivations et court cas en anglais.

2. Entretien technique – 1h30 : statistiques, machine learning, data et Python.

3. Use case avec le CEO – 1h30 : résolution et structuration d’une problématique client C-level.

4. Entretien parcours – 1h : expériences, réalisations et méthodes de travail.

5. Prises de références.

6. Rencontre finale à Paris : échange avec le CTO et l’équipe, vision du poste et présentation de l’offre.

Le profil recherché est avant tout un technicien capable d’évoluer directement face aux clients.

Les parcours particulièrement pertinents sont :

Solutions Engineer / Solutions Architect orienté Data & ML, avec une expérience du cadrage, des POC et du déploiement de solutions chez des clients.

Data Scientist / ML Engineer issu d’un cabinet de conseil ou d’une société de conseil Data & AI, ayant travaillé directement avec des clients sur des problématiques techniques et business.

Software Engineer / Data Engineer en environnement de conseil, à condition de disposer de bases solides en statistiques/ML et d’une véritable exposition client.

Forward Deployed Engineer / Forward Deployed Data Scientist, ayant déjà combiné développement technique, compréhension métier et déploiement chez des clients.

Le point déterminant est la capacité à comprendre un problème client, challenger les hypothèses, travailler directement sur les données, construire ou adapter une solution technique et démontrer son impact business.

Une expérience d’échanges avec des décideurs ou interlocuteurs C-level constitue un signal particulièrement pertinent.