Qui nous sommes

Nous sommes une entreprise de technologie en plein essor, spécialisée dans le développement agile. Au cœur de tout ce que nous faisons, il y a les gens; c’est ce qui nous tient à cœur. Nous nous soucions sincèrement des clients et de leur environnement, et nous avons à cœur les grands rêves, les aspirations et l’avancement professionnel de chaque membre de notre équipe.

Nous croyons fermement que l’union fait la force, et c’est pourquoi nous sommes toujours à la recherche de nouvelles façons de bâtir des liens avec tous ceux qui nous entourent.

Nous valorisons la diversité sous toutes ses formes : origines, personnalités, cheminements professionnels, langues... absolument tout. Ce sujet est pour nous l’occasion d’innovations concrètes comme d’apprentissages et d’échanges. Nous voulons que tout le monde se sente accueilli et à sa place dans tout ce que nous faisons.

Le plaisir, c’est aussi notre affaire. Chaque jour, nous nous levons avec la motivation de faire du monde un endroit plus efficace et plus agréable.

Aperçu du rôle

En tant que Développeur.euse IA senior, tu bâtis des fonctionnalités et des systèmes d’IA robustes, prêts pour la production, pour des client.e.s en contexte entreprise. Tu amènes une discipline forte en développement logiciel, une expertise appliquée en IA, et la capacité de prendre en charge un mandat de la conception à la livraison. Tu collabores avec plusieurs rôles, tu coaches des coéquipier.ère.s, et tu aides l’équipe à prendre des décisions techniques pragmatiques qui tiennent la route en production.

Les technologies ci-dessous servent de repères par rapport à notre stack. Au-delà de la stack, on recrute surtout pour les fondamentaux, l’autonomie, et le potentiel de progression.

Tes responsabilités clés

• Développer et livrer des solutions logicielles propulsées par l’IA pour nos client.e.s
• Identifier des opportunités d’intégrer l’IA dans des produits et des processus
• Implémenter des solutions selon les spécifications et la documentation (SRS, C4)
• Définir et communiquer les exigences non fonctionnelles et les objectifs de qualité
• Construire des pipelines ML et des intégrations de production (APIs, services, flux de données)
• Coach(er) des collègues sur les patterns d’implémentation IA et les bonnes pratiques d’ingénierie
• Prendre l’initiative, assumer la responsabilité des tâches de bout en bout, et gérer les priorités efficacement
• Maintenir et renforcer les standards (qualité du code, tests, revues, bonnes pratiques)
• Faire de la veille, tester et mettre en place de nouveaux modèles, outils et approches