Software Engineer - AI Applications f/h

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.