AI Engineer

Développement et mise en production des fonctionnalités IA

• Concevoir et développer les pipelines IA/ML de la plateforme : sourcing, matching, screening, conformité, analytics, expérience candidat.

• Transformer les spécifications fonctionnelles en architecture technique et en code.

• Construire et industrialiser les pipelines RAG, l’intégration LLM et les API IA.

• Mettre en place les frameworks d’évaluation, de monitoring et de tests des modèles.

Du POC à la production. Assurer une vraie fluidité entre le prototype et l’industrialisation.

• Reprendre les POC réalisés par l’AI Product Lead et les faire évoluer vers des services de production robustes, scalables et maintenables.

• Développer une connaissance fine de la plateforme (modèle de données, APIs, workflows) pour ancrer les intégrations IA dans l’existant.

• Travailler en direct avec les équipes ingénierie et data pour intégrer les fonctionnalités IA dans le socle technique Pixid.

• Documenter les choix techniques et contribuer aux bonnes pratiques IA de l’équipe.

Qualité, fiabilité, performance

• Garantir la fiabilité, la performance et la scalabilité des systèmes IA en production.

• Mettre en place le monitoring des modèles en production (dérive, biais, performance).

• Assurer la maintenance et l’amélioration continue des fonctionnalités IA déployées.

Contribution transverse

• Participer aux initiatives IA transverses au niveau Groupe (Europe & USA).

• Contribuer à l’adoption interne de l’IA dans les fonctions métier de Pixid : Opérations, Finance, RH, Sales, Customer Success.

• En tant que membre de l’équipe Produit/Engineering, prendre en charge les sujets techniques émergents qui ne rentrent dans aucun périmètre existant.

Éthique & Conformité

• Garantir la conformité technique des fonctionnalités IA au RGPD et à l’AI Act européen.

• Implémenter les mesures de détection et de réduction des biais algorithmiques, en particulier dans le screening et le classement des candidats.

• Contribuer à la transparence et à l’explicabilité technique des décisions pilotées par l’IA.

• Appliquer les principes de security-by-design : minimisation des données, contrôle des accès, intégrité des modèles, protection contre les attaques adverses.

Bac+5 ingénieur, data science ou équivalent.Au moins 3 à 5 ans d’expérience en ingénierie IA/ML, idéalement en environnement SaaS B2B.Expérience concrète de mise en production de systèmes IA/ML (pas seulement de la recherche ou du notebook).Maîtrise de Python, des pipelines RAG, du prompt engineering, des API LLM et des frameworks ML (ex. PyTorch, scikit-learn).Solides compétences en ingénierie logicielle : APIs, bases de données, CI/CD, cloud (AWS/GCP/Azure).Expérience en MLOps : monitoring, versioning de modèles, tests, déploiement.Mentalité “zero-to-one” : à l’aise dans l’ambiguïté, avance vite, itère.Expérience en HR Tech, recrutement ou B2B SaaS appréciée.Bonne communication, capable d’expliquer les choix techniques aux équipes produit et métier.Rigoureux et précis dans l’implémentation et la documentation.Anglais courant (> B2+), français indispensable pour le quotidien.

Pour mesurer ta réussite30 jours : compréhension fine de la plateforme Pixid, de l’architecture technique et des pipelines de données existants.60 jours : premier POC de l’AI Product Lead repris et industrialisé ; environnement de développement et de test IA en place.90 jours : au moins 1 fonctionnalité IA en développement actif vers la production ; framework de monitoring des modèles opérationnel.6 mois : première fonctionnalité IA en production, avec monitoring et plan de maintenance.12 mois : 2 à 3 fonctionnalités IA en production, contribution active à l’architecture IA du Groupe.