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# AI Engineer / Data Engineer senior - Tech Lead IA - CDI H/F

- **Company:** Collective
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Clean Code Principles, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Cloud Computing, Continuous Integration, Information Engineering, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Engineering, Large Language Models, Generative AI, Backend, Search Engines, Docker
- **Published:** May 16, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=7113abfb186db790

## About the Role

* 5 à 10 ans d'expérience en data engineering, software engineering, ML engineering ou AI engineering
 * Très bonne capacité à coder proprement et structurer des systèmes
 * Expérience en mise en production de projets data / IA / ML
 * Forte curiosité pour les architectures GenAI modernes
 * Envie de rester hands-on tout en évoluant vers plus de leadership

Une formation scientifique solide est appréciée : maths, informatique, école d'ingénieur, master ou doctorat.

 * Ce qui fera la différence

 * Expérience RAG / LLM / agents
 * Bonnes bases software : architecture, tests, clean code
 * Capacité à comprendre des problématiques métier complexes
 * Intérêt pour l'éducation et les produits à impact
 * Envie de construire dans la durée, pas seulement faire des POC

## Description

L'équipe recherche un profil très hands-on, capable de construire, expérimenter, industrialiser, avec l'envie d'avoir un rôle de Tech Lead IA.

 * Rôle

Tu rejoins l'équipe pour prendre un rôle clé dans la construction des systèmes IA du produit.

L'objectif n'est pas de piloter de loin, mais de mettre les mains dans l'architecture, le code, les pipelines et la mise en production.

À terme, tu pourras prendre davantage de responsabilités sur la structuration technique de l'équipe IA.

 * Missions

Architecture & développement IA

 * Concevoir et développer des pipelines IA / GenAI robustes
 * Travailler sur des sujets RAG, agents, orchestration LLM
 * Structurer la donnée, le contexte et les workflows IA
 * Participer aux choix d'architecture technique

Industrialisation

 * Transformer des POC en systèmes fiables en production
 * Mettre en place du monitoring, des tests et des évaluations
 * Optimiser performance, latence et coûts
 * Construire des systèmes maintenables et scalables

Montée en leadership

 * Contribuer aux standards techniques
 * Challenger les choix d'architecture
 * Accompagner progressivement d'autres profils techniques
 * Participer à la structuration du futur pôle IA

 * Stack & environnement

Pas de stack imposée, mais un environnement autour de :

 * Python
 * Data pipelines / APIs / backend
 * LLM, RAG, agents, orchestration
 * Docker, CI/CD
 * Cloud AWS ou GCP
 * Monitoring / observabilité
 * Bases vectorielles ou moteurs de recherche sémantique


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