CARRIÈRES
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Esprits curieux et passionnés d'IA recherchés. Impact réel garanti.
Opportunités
Nous grandissons via des partenariats et collaborations flexibles.
Développeur IA
Vous aidez à construire des outils IA, des automatisations et des applications en utilisant TypeScript et des plateformes d'IA. Vous travaillez dans une petite équipe où vos contributions ont un impact direct sur des projets clients variés. Profils juniors bienvenus.
Vos missions
- Développer des scripts et services en TypeScript (Python est un plus)
- Intégrer des LLMs, APIs d'IA et services tiers dans les projets clients
- Construire et contribuer à des frontends Astro et Next.js
- Débugger, tester et améliorer les projets clients
- Collaborer directement avec les clients : répondre aux questions techniques, résoudre les problèmes et relayer les retours à l'équipe
Profil
- Vous aimez coder. Bonne connaissance de TypeScript
- GitHub avec des projets dont vous êtes fier
- Vraiment curieux : vous aimez comprendre comment les choses fonctionnent et apprendre de nouveaux outils par vous-même
- À l'aise avec le développement assisté par IA (Claude Code, Cursor...)
- Familier avec les bases du DevOps (Docker, pipelines CI/CD)
- Communication écrite claire et agréable en français et en anglais
- Capable de travailler de manière autonome et de gérer vos priorités
Business Analyst
Vous nous aidez à déployer nos packages IA chez nos clients. Vous échangez avec eux, comprenez leur fonctionnement, paramétrez nos solutions, rédigez et affinez les prompts, et vous assurez que tout marche vraiment dans leur contexte réel. Le poste mêle analyse des besoins, paramétrage, prompt engineering, beaucoup de bon sens et une excellente communication écrite.
Vos missions
- Mener les sessions de découverte avec les clients pour comprendre leurs besoins et processus
- Paramétrer et configurer les packages Flowful.ai pour chaque client
- Rédiger, tester et itérer sur les prompts pour obtenir des résultats fiables et utiles
- Tester les déploiements de bout en bout et valider les résultats avec le client
- Être l'interlocuteur principal du client pendant le déploiement
- Faire remonter les retours clients à l'équipe technique et contribuer à faire évoluer le produit
Profil
- Excellente communication écrite : emails et messages clairs, structurés et agréables
- Beaucoup de bon sens et capacité à structurer des problèmes flous
- À l'aise avec les outils d'IA et curieux du fonctionnement des LLMs (pas besoin de coder, mais les sujets techniques ne vous font pas peur)
- Une expérience en consulting, business analyse, produit ou rôle technique côté client est un plus
- Français natif ou courant ; anglais ou néerlandais est un gros plus
- Autonome, organisé, à l'aise pour jongler entre plusieurs clients en parallèle
ML / Data Backend Engineer
Aidez-nous à résoudre de vrais problèmes métier pour de grands clients avec du ML prêt pour la production. Vous construisez et exploitez l'infrastructure derrière nos pipelines ML et data, aussi à l'aise pour entraîner un modèle de gradient boosting que pour le déployer dans un pipeline conteneurisé.
Vos missions
- Concevoir, déployer et maintenir des pipelines ML de bout en bout, avec MLflow ou équivalent pour le tracking et le registry
- Entraîner et opérer des modèles de gradient boosting (XGBoost, LightGBM...) en inférence en ligne ou hors ligne
- Contribuer à des projets LLM quand c'est pertinent : fine tuning, inférence on-premise, modèles petits ou compacts
- Construire et opérer des workflows de streaming avec Kafka et Flink ou équivalent
- Packager et livrer des services avec Docker, orchestrer avec Kubernetes quand c'est nécessaire
- Mettre en place CI/CD, observabilité et maîtrise des coûts pour les workloads ML
Profil
- Ingénieur expérimenté avec un historique de mise en production de systèmes ML
- Solide maîtrise de Python, bonne maîtrise de SQL
- Frameworks de gradient boosting (XGBoost, LightGBM...) en entraînement et inférence
- MLflow ou équivalent pour le suivi d'expériences et le cycle de vie des modèles
- Expérience concrète de Docker requise, Kubernetes est un plus
- Stacks de streaming (Kafka, Flink ou équivalent)
- Expérience avec au moins une plateforme cloud majeure (AWS, GCP ou Azure)
- Une expérience LLM (fine tuning, inférence on-premise, modèles petits ou compacts) est un gros plus
- Anglais courant requis, le français est un plus
- Autonome, à l'aise en télétravail et en petite équipe