Candidature ouverte
Candidature fermée
AI Engineer
Description du client
Notre client est un acteur Retail Media ayant testé une agence digitale externalisée avec une expérience mitigée, et ils reprennent la main.
Ils souhaitent poursuivre avec leur stack existante (legacy tech) tout en développant et industrialisant des MVPs rapidement.
Un premier MVP a été livré : crawling + screenshots par IA. Budget disponible pour accélérer, mission 100% outsourcée.
Détail & objectif de la mission
- Créer une documentation technique claire et structurée couvrant architecture, flux et guides opérationnels.
- Faire monter en compétences les équipes internes sur les outils et pratiques IA/cloud.
- Développer de nouveaux MVPs suivant le modèle : prototype rapide → validation → industrialisation.
Profil recherché
- AI Engineer confirmé, à l'aise avec le prototypage rapide et la livraison autonome.
- Maîtrise experte de GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, etc.) — critère non négociable.
- Développeur Python solide, compétence en scripting, automatisation et crawling.
- Capacité à documenter des systèmes complexes et à former des équipes non-techniques.
- Pédagogue, autonome, orienté livraison, avec 2 à 10 ans d'expérience.
Description du client
Notre client, spécialisé dans le Retail Media, a précédemment collaboré avec une agence digitale externe, mais cette expérience n'a pas été concluante. Ils souhaitent désormais récupérer le contrôle de leurs opérations internes.
- Ils tiennent à conserver leur infrastructure technologique existante tout en développant de façon agile de nouveaux MVPs (Minimum Viable Products), afin de les industrialiser.
- Un premier MVP est déjà opérationnel : il s'agit d'un système de crawling et de capture d'écran automatisé par IA pour vérifier la mise en ligne des campagnes publicitaires.
- Ils bénéficient d'un budget conséquent cette année et désirent intensifier leurs efforts, la mission sera donc totalement externalisée.
Objectifs de la mission
- Documentation technique : créer des documents clairs et structurés comprenant l'architecture, les flux de travail et les guides opérationnels.
- Compétence IA/Cloud : permettre aux équipes internes d'acquérir de nouvelles compétences sur les outils et pratiques liés à l'intelligence artificielle et au cloud.
- Développement de MVPs : élaborer de nouveaux MVPs avec une méthode itérative de prototypage rapide, validation, puis industrialisation.
Profil recherché
- Compétences clés : Ingénieur en intelligence artificielle expérimenté, capable de mener des projets de prototypage rapide de façon autonome.
- Expertise GCP : Maîtrise des outils Google Cloud Platform tels que Vertex AI, BigQuery, et Cloud Run, impératif non négociable.
- Développement Python : Solide capacité en scripting, automatisation et techniques de crawling en Python.
- Documentation : Capacité à documenter clairement des systèmes complexes et à former des équipes non techniques.
- Qualités personnelles : Pédagogie, autonomie, et orientation vers la livraison de solutions.
FAQ
Quelle est l'expérience requise en GCP pour cette mission ?
Une maîtrise experte des outils de Google Cloud Platform, tels que Vertex AI, BigQuery, et Cloud Run, est essentielle et non négociable.
Pourquoi le client souhaite-t-il internaliser les opérations après une première externalisation ?
Après une collaboration externe mitigée, le client souhaite reprendre le contrôle tout en bénéficiant d'une expertise externe pour accélérer le développement de nouveaux MVPs.
Mots-clés associés
- Retail Media
- Développement MVP
- Intelligence Artificielle
- Externalisation
- Google Cloud Platform