AI Engineer

🎯 Ce qu'on cherche avant tout

Mayday vise à devenir le leader mondial de son marché d'ici 2028. Pour y arriver, on cherche des personnes qui voient loin : un super profil, ambitieux, qui a envie de se projeter et de grandir avec nous sur la durée plutôt que d'occuper un poste. L'état d'esprit et l'ambition priment sur la checklist des compétences.

Concrètement : à partir de 4 ans d'expérience, tu peux y aller. Le reste de cette fiche décrit le rôle, mais c'est l'envie qui fait la différence.

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Tu rejoins une équipe Data structurée et en croissance, composée de Data Engineers, Back-End Engineers et Data Scientists, encadrée par un Tech Lead Data et pilotée par un Head of Data. Tu travailles au quotidien avec un PM AI, et tu peux être amené(e) à intervenir auprès de clients en collaboration avec les équipes de Customer Success Managers.

Ce que ce poste a de particulier : tu n'es pas là pour industrialiser des modèles existants. Tu es là pour identifier les bons problèmes, proposer les bonnes approches, applicatives ou de recherche, et les mener jusqu'en production. C'est un rôle à forte autonomie intellectuelle, avec un impact direct sur le produit et sur la trajectoire technique de l'équipe.

🔬 Data Science & Recherche Appliquée

• Identifier les opportunités IA à fort impact business, de la définition du problème jusqu'au déploiement.

• Concevoir et implémenter des solutions couvrant un spectre large : IA Générative (RAG, LLMs, prompt engineering, APIs OpenAI/Anthropic), NLP (classification, extraction, similarité sémantique), ML appliqué (recommandation, scoring, détection d'anomalies).

• Mener des travaux de R&D fondamentale sur des sujets comme la représentation de la connaissance, l'évaluation automatique de la qualité des contenus ou la personnalisation, et savoir arbitrer entre exploration et delivery.

• Mettre en place des frameworks rigoureux d'expérimentation et de mesure d'impact (A/B testing, métriques d'évaluation de modèles, monitoring).

🏗️ Engineering & MLOps

• Écrire du code Python propre, testé et maintenable, tu combines expertise data et rigueur d’ingénierie.

• Construire et maintenir des pipelines ML robustes (ingestion → feature engineering → entraînement → serving → monitoring) en collaboration avec les Data Engineers.

• Assurer la fiabilité des modèles en production : observabilité, alerting, CI/CD ML.

• Contribuer aux choix d'architecture et aux standards techniques de l'équipe Data.

🤝 Collaboration & Impact Produit

• Travailler en binôme avec le PM AI pour transformer les enjeux produit en problèmes bien formulés et en solutions actionnables.

• Être en mesure de présenter tes travaux et tes résultats à des interlocuteurs non-techniques (CSM, équipes commerciales, direction).

• Contribuer à la culture technique de l'équipe : revues de code, documentation, partage de connaissances, state-of-the-art.