Ingénieur(e) logiciel IA
Tu concevras et déploieras des solutions IA dans nos plateformes web : modules d'achat en ligne, gestionnaires d'inventaire, publication automatisée. Du LLM dans du vrai produit qui sert 93 concessions.
Lieu
Remote anywhere
Salaire
85 - 120 k$
Type
Temps plein
Réponse
Sous 5 jours
Le contexte
L'IA n'est plus une expérience chez nous
Autoroot exploite déjà des LLM en production. Descriptions de véhicules générées automatiquement, classification d'inventaire, assistants conversationnels pour les concessions. Mais on est à 10% de ce qu'on veut faire.
On cherche un(e) ingénieur(e) IA qui sait intégrer du LLM dans du vrai produit. Pas un POC, pas une démo, du code qui sert 93 concessions tous les jours. Tu prendras les rênes des modules IA existants et tu construiras les prochains.
Idéalement, tu as déjà mis du RAG en prod, tu sais évaluer la qualité d'un agent, et tu comprends les coûts/latences réels d'une API LLM à grande échelle.
Ton profil
On cherche quelqu'un avec ces qualités
Ce qu'on attend
- 5+ ans d'expérience en développement logiciel, dont 2+ ans avec des LLM ou du ML en production
- Maîtrise solide de Next.js, React, JavaScript/TypeScript et Node.js
- Expérience hands-on avec les APIs LLM (OpenAI, Anthropic, Google). Tu sais ce que coûte un token et combien de temps prend un appel
- RAG, embeddings, prompt engineering . Tu as déjà construit un système qui tient la route à plus de 1000 requêtes/jour
- Postgres + Supabase (ou équivalent), pgvector pour la recherche sémantique
- Rigueur évaluation . Tu écris des évals avant de pousser un changement de prompt, et tu sais mesurer la régression
- Cursor au quotidien, ou un autre IDE AI-augmenté
Bonus appréciés (mais pas obligatoires)
- Expérience avec LangGraph, LlamaIndex ou des frameworks d'agents
- Fine-tuning de modèles open-source (Llama, Mistral) sur du domaine spécifique
- Tu as déjà publié un article technique , un repo open-source ou parlé en conférence sur l'IA appliquée
- Intérêt pour l'industrie auto ou un domaine vertical (auto, finance, santé)
- Connaissance du déploiement edge (Vercel Edge, Cloudflare Workers) pour réduire la latence LLM
Tes responsabilités
Ce que tu feras concrètement
- 01
Concevoir et déployer des modules IA dans nos plateformes
Modules d'achat en ligne, gestionnaire d'inventaire, publication automatisée de descriptions véhicules. Tu choisis l'architecture, le modèle, et tu pousses en prod.
- 02
Construire le pipeline d'évaluation des modèles
Datasets, métriques, golden examples. Quand on swappe Claude pour GPT (ou inversement), on veut savoir exactement ce qui s'améliore et ce qui se dégrade.
- 03
Optimiser coûts et latences à l'échelle
Caching, batching, choix de modèles selon le besoin (Haiku vs Opus, Mini vs Pro). Tu sais quand un appel à 0,002$ devient 200$/mois à 100 concessions.
- 04
Identifier les prochains cas d'usage IA
Tu parleras avec des directeurs de concessions et des équipes ops pour repérer où l'IA débloque vraiment du temps ou des revenus. Pas du gadget.
- 05
Partager la veille et faire monter l'équipe
Tu lis les papers, tu testes les nouveaux modèles, et tu fais des Loom courts à l'équipe quand quelque chose mérite qu'on y prête attention. Tu seras notre référence IA.
Notre stack IA
Les outils que tu utiliseras
On est pragmatiques sur l'IA. Le bon modèle pour le bon usage. Voici à quoi ressemble la stack aujourd'hui.
LLM Providers
Anthropic, OpenAI, Google
Claude pour la qualité, GPT pour les volumes, Gemini pour le multimodal.
Embeddings & RAG
pgvector, Supabase
Postgres + pgvector pour la recherche sémantique sur 50k+ véhicules.
Frontend
Next.js, React, TypeScript
App Router, streaming UI pour les réponses LLM, Server Actions.
Backend
Node.js, Edge Functions
Vercel Edge pour réduire la latence, Supabase Edge pour les workflows lourds.
Évaluation
Braintrust, custom evals
Datasets versionnés, scoring automatique, comparaisons A/B.
Observabilité
Helicone, Sentry
Traces LLM, coûts par feature, alerting sur les régressions.
Outils dev
Cursor, GitHub, Linear
Cursor au quotidien, on dogfoode notre propre IA.
Notebooks
Python, Jupyter
Pour l'exploration de données et les expériences avant de coder en TS.
Et toi ?
Tes propositions
La stack IA évolue chaque mois. Apporte tes outils préférés.
Ce qu'on offre
Au-delà du salaire
Remote anywhere
Travaille d'où tu veux. 3 fuseaux horaires max.
Setup à 4 000 $
MacBook Pro M-series, écran 4K, chaise ergo.
Crédits IA illimités
Anthropic, OpenAI, Cursor. On paie tes tokens.
5 semaines de vacances
Plus les jours fériés QC.
3 000 $ d'apprentissage
Conférences IA (NeurIPS, AI Engineer Summit), livres, cours.
Assurances + REER
Médical, dentaire, REER 5%.
Prêt(e) à postuler ?
Envoie-nous ton dossier. Bonus si tu inclus un projet IA dont tu es fier(e). Réponse garantie sous 5 jours ouvrables.
Candidature
Ingénieur(e) logiciel IA
Glisser ton CV ici
ou cliquer pour parcourir · PDF, max 10 Mo
Réponse garantie sous 5 jours ouvrables
Ce qui arrive ensuite
- 1
On lit ton dossier
5 jours ouvrables max, promis.
- 2
Entretien découverte (45 min)
Visio avec notre lead ingénierie.
- 3
Mise en situation IA (3-5h)
Un problème RAG ou agentique à résoudre, à ton rythme.
- 4
Rencontre équipe + offre
Offre dans les 48h après le call.
Bon à savoir
- Ton CV ne sera pas partagé en dehors de notre équipe RH
- Aucune information donnée à des tiers, conforme Loi 25
- Tu peux nous demander de supprimer ton dossier à tout moment
Pas convaincu(e) ?
Si ce poste ne te parle pas mais qu'un autre t'intrigue, regarde les postes ouverts ou envoie-nous une candidature spontanée.
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