AI Engineer Confirmé(e) in Neuilly-sur-Seine

Carbon est une société de conseil spécialisée dans le software engineering et l’intelligence artificielle .

Aujourd’hui, nous sommes une communauté de 150 passionné(e)s, réunis autour d’une même conviction : pour rester bon techniquement, il faut continuer à apprendre, expérimenter et partager.

Et en matière d’IA, il y a de quoi faire.

Les modèles évoluent, les architectures se transforment et de nouveaux usages apparaissent en permanence. Mais entre une démo qui fonctionne et une solution IA réellement utile, fiable et capable de passer en production , il reste un vrai défi d’ingénierie.

C’est précisément là que nous voulons être.

Chez Carbon, nous développons une expertise IA avec une approche profondément engineering

: comprendre les modèles, expérimenter rapidement, faire les bons choix d’architecture et surtout construire des solutions robustes qui répondent à de vrais enjeux métiers.

Nos bureaux sont situés à

Neuilly-sur-Seine et nos missions se déroulent principalement à Paris intramuros et en petite couronne.

Ce qui nous anime ?

Résoudre des problématiques complexes, maîtriser nos outils, challenger nos choix techniques et rester à la pointe sans courir après chaque nouvelle tendance.

Rejoindre Carbon, c’est aussi intégrer une entreprise où apprendre fait partie du métier .

Un consultant qui souhaite progresser trouvera toujours des personnes avec qui confronter ses idées, expérimenter et monter en compétences… avant de transmettre à son tour.

Ce que tu peux attendre de nous

Tu ne rejoindras pas Carbon uniquement pour enchaîner les missions.

Tu rejoindras aussi une communauté technique dans laquelle tu pourras approfondir ton expertise, expérimenter de nouvelles approches et participer à la construction de notre savoir-faire autour de l’IA.

Concrètement, tu pourras bénéficier de

Formations techniques pour continuer à développer ton expertise.

• Workshops, retours d’expérience et conférences internes.
• Temps d’échange avec des profils expérimentés en

IA, software engineering, data et cloud .

• Une culture du partage où chacun peut apprendre, mais aussi transmettre.
• Des occasions de tester de nouveaux modèles, frameworks et architectures et de partager tes conclusions avec la communauté.
• Des missions où l’objectif n’est pas simplement de « faire de l’IA », mais de construire des solutions qui fonctionnent réellement en production .
• Une communauté qui valorise autant la curiosité technique que la qualité d’exécution .

En tant qu’ AI Engineer Confirmé(e) , ton rôle sera de transformer les possibilités offertes par l’IA en produits et solutions concrètes .

Tu interviendras à l’intersection du software engineering, de la data et de l’intelligence artificielle , depuis les premières expérimentations jusqu’à la mise en production.

L’objectif : ne pas s’arrêter au prototype.

Tu participeras à la construction de systèmes IA pertinents, évaluables, observables, maintenables et capables de fonctionner à l’échelle .

• Construire des solutions IA
• Concevoir et développer des applications intégrant des modèles de

Machine Learning et d’IA générative .

• Construire des solutions basées sur les
• LLM

: RAG, agents, assistants intelligents, recherche sémantique, extraction ou génération d’informations.

• Intégrer les capacités des modèles au sein d’applications et de produits existants.
• Concevoir des pipelines de traitement, d’indexation et d’enrichissement de données.
• Développer des services et composants robustes, testables et maintenables principalement en

Python.

Passer du POC à la production

Parce qu’un prototype convaincant n’est que le début.

• Concevoir des architectures capables de répondre à des enjeux de performance, scalabilité, sécurité et maîtrise des coûts .
• Industrialiser et déployer des applications IA dans des environnements de production.
• Mettre en place des mécanismes d’ évaluation, monitoring et observabilité .
• Mesurer la qualité des réponses, la latence, la consommation de ressources et les coûts associés aux modèles.
• Participer à la mise en place de pratiques

MLOps / LLMOps et CI/CD adaptées aux applications IA.

Dans un écosystème qui évolue aussi vite, savoir choisir est aussi important que savoir construire.

• Comparer différents modèles et approches pour identifier la solution la plus pertinente.
• Expérimenter autour du

RAG, des agents, des modèles open source et propriétaires ou de nouvelles architectures.

• Challenger les choix techniques : faut-il réellement un agent ? Quel modèle utiliser ? Quel niveau de complexité est justifié ?
• Participer aux réflexions d’architecture avec les équipes software, data et cloud.
• Faire de la veille, tester, mesurer et partager ce qui fonctionne… et ce qui fonctionne moins bien.
• Faire progresser la communauté

Chez Carbon, l’expertise prend encore plus de valeur lorsqu’elle est partagée.

Tu seras encouragé(e) à participer aux workshops, retours d’expérience, expérimentations et échanges techniques de la communauté.

Selon ton expérience et tes envies, tu pourras également accompagner des profils plus juniors, partager tes découvertes et contribuer progressivement à faire évoluer notre expertise IA.

Nous ne cherchons pas quelqu’un qui coche toutes les cases d’une stack qui aura probablement évolué dans six mois.

Nous cherchons avant tout un(e) ingénieur(e) qui aime comprendre comment les choses fonctionnent, expérimenter et transformer une idée en système robuste .

• Tu justifies de

3 à 8 ans d’expérience en développement logiciel, Machine Learning Engineering ou AI Engineering , avec une expérience significative sur des projets IA.

• Tu maîtrises

Python et tu accordes une vraie importance aux bonnes pratiques de software engineering.

• Tu as déjà conçu ou intégré des solutions utilisant des

LLM et de l’IA générative .

• Les notions de

RAG, embeddings, recherche vectorielle, prompting et gestion du contexte te sont familières.

• Tu as travaillé avec certains outils de l’écosystème tels que

Lang Chain, Lang Graph, Llama Index, Hugging Face ou leurs équivalents.

• Tu sais concevoir et exposer des services via des

API , notamment avec des frameworks tels que Fast API.

• Tu es sensible aux problématiques d’ évaluation des modèles, d’observabilité et de LLMOps / MLOps .
• Tu es à l’aise avec

Git, Docker et les pipelines CI/CD .

• Une expérience avec

Kubernetes, les bases de données vectorielles ou le Cloud (AWS, Azure ou GCP) constitue un atout.

• Tu t’intéresses aussi bien aux modèles propriétaires qu’à l’écosystème open source .
• Tu apprécies les discussions techniques, les retours d’expérience et le travail en équipe.
• Et surtout, tu as envie de continuer à apprendre dans un domaine où personne ne peut sérieusement prétendre avoir fini d’apprendre.

Pourquoi nous rejoindre maintenant ?

Parce que notre expertise IA est en train de grandir et que nous voulons la construire avec les personnes qui nous rejoignent.

Nous cherchons des ingénieur(e)s qui ont envie de participer à cette dynamique :

prendre part aux missions, expérimenter, challenger nos approches, partager leurs connaissances et contribuer à faire émerger les standards techniques de demain chez Carbon.

Si tu cherches simplement à ajouter « IA générative » à ton CV, nous ne sommes probablement pas le meilleur endroit.

Si tu veux comprendre ce que tu construis, confronter tes idées à d’autres passionnés et transformer les possibilités de l’IA en systèmes qui fonctionnent réellement , alors nous devrions avoir pas mal de choses à nous raconter.

#J-18808-Ljbffr