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Ingénieur IA déployé vers l'avant
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Techtorch
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Ingénieur IA déployé vers l'avant
Créez des produits de bout en bout sur une base de données solide, avec l’IA comme multiplicateur de force.
Pratique des données | À distance (Pologne) | Sénior
À propos de TechTorch
Chez TechTorch, nous construisons l'avenir du travail intelligent. Notre mission est d'aider les entreprises à concevoir, créer et déployer des agents d'IA qui automatisent des flux de travail complexes et réels, offrant ainsi une fiabilité, un retour sur investissement mesurable et des gains d'efficacité massifs.
Ici, vous ne vous contenterez pas de jouer avec des invites ou d’exécuter des preuves de concept sans fin. Vous expédierez des systèmes d’IA de qualité production qui résolvent de vrais problèmes dans tous les secteurs.
Vous rejoindrez une équipe pratique, dynamique et axée sur la propriété qui s'épanouit en construisant rapidement, en itérant rapidement et en obtenant des résultats en quelques jours, et non en mois.
À propos de la pratique
La pratique des données de TechTorch se situe à l'intersection des données d'entreprise et de l'IA appliquée. Nous concevons et construisons des systèmes natifs d’IA qui ne se contentent pas d’analyser le passé : ils pilotent activement les décisions. Notre travail couvre l’infrastructure et les pipelines de données, l’automatisation intelligente et les applications d’IA complètes dans tous les secteurs.
Nous travaillons de la même manière que les meilleures équipes de livraison client fonctionnent désormais : petites équipes, appropriation profonde, pas de transfert de frontières. Nous transférons les problèmes du tableau blanc d'un client à la production, et nous laissons l'IA faire le gros du travail partout où elle gagne sa place.
Le rôle
Nous recherchons un ingénieur qui construit sur l'ensemble de la pile et possède les données qui se trouvent en dessous. Vous pouvez participer à une session client, façonner l'architecture, concevoir la base de données et livrer l'application qui s'exécute dessus, sans dépasser les limites.
Le travail couvre la livraison aux clients et le développement d’accélérateurs internes. Vous cartographiez le problème, structurez la solution et possédez le résultat de bout en bout. Les agents de codage d’IA sont au cœur de notre façon de construire – ce n’est pas une nouveauté, mais la couche quotidienne qui permet à une petite équipe de couvrir beaucoup de terrain.
Ce que vous ferez
• Effectuer votre travail de bout en bout, depuis la découverte et l'élaboration de solutions jusqu'à la conception, la construction et le déploiement en production du système.
• Concevoir et construire la base de données : modèles de données, conception de schémas, modélisation dimensionnelle, pipelines ETL/ELT et dimensions à évolution lente (SCD) qui résistent en production.
• Créez des applications full-stack sur cette base : services Python/FastAPI et interfaces Next.js qui rendent les flux de données et d'IA utilisables.
• Utilisez des agents de codage IA (Claude Code ou équivalent) comme principal accélérateur de build pour passer rapidement des spécifications au logiciel fonctionnel, sans sacrifier le jugement ou la qualité.
• Concevez et développez des capacités d'IA là où elles s'adaptent (pipelines RAG, flux de travail agents et traitement LLM-in-the-loop) et composez-les via des serveurs MCP, des compétences et des plugins.
• Orchestrez les pipelines et l'automatisation avec des outils tels qu'Airflow, Dagster/Prefect, Celery ou Temporal, en choisissant le bon outil pour le travail.
• Soyez autonome et possédez des déploiements CI/CD et cloud sur AWS et Azure.
• Traduire les exigences ambiguës des clients en conceptions claires et communiquer les compromis aux publics techniques et commerciaux.
• Apporter des accélérateurs réutilisables et des actifs techniques à la pratique des données.
Doit avoir
Nous recherchons une véritable profondeur de production dans les domaines de l'ingénierie des données et du développement full-stack, et non une connaissance superficielle de ces deux domaines.
Fondation d'ingénierie des données
• Modélisation des données et conception de schémas : modélisation dimensionnelle, compromis de normalisation et conception de schémas EDW/entrepôt que vous pouvez défendre.
• Expérience pratique du pipeline de données : conception ETL/ELT pour des charges par lots et incrémentielles, construite et maintenue en production (pas seulement des scripts SQL planifiés).
• Dimensions à évolution lente (SCD) et gestion des données modifiées : connaît les modèles et le moment où chacun s'applique.
• Expérience dbt : transformations SQL modulaires, tests, documentation et stratégies incrémentielles.
• SQL avancé et au moins une plate-forme de données moderne en profondeur (par exemple, Snowflake, Databricks ou un entrepôt/lakehouse cloud comparable).
• Réflexion sur la qualité des données : les tests, la validation et le traçage sont traités en premier lieu et non après coup.
Développement de produits d'IA full-stack
• Python comme langage principal : les services, l'automatisation et les données fonctionnent de la même manière.
• FastAPI — conception d'API REST asynchrone, injection de dépendances, tests.
• Une interface moderne, idéalement Next.js : architecture des composants, SSR, gestion des états et réelle sensibilité UX.
• PostgreSQL — conception de schémas, optimisation des requêtes, indexation.
• Conception de système : peut concevoir à partir d'une page blanche : services, limites, compromis et échelle.
• Ingénierie couplée à l'IA : utilise un outil de codage agent (Claude Code, Cursor ou comparable) comme véritable accélérateur de flux de travail quotidien, et peut expliquer concrètement comment.
• Propriété du déploiement CI/CD et cloud sur AWS ou Azure, sans support lourd.
Façons de travailler
• À l'aise dans la livraison face au client - peut représenter TechTorch techniquement et traduire entre les affaires et l'ingénierie.
• Esprit axé sur le client : ancre les décisions dans ce que la partie prenante essaie réellement d'accomplir et peut passer de manière fluide entre le point de vue de l'ingénieur et celui du propriétaire de l'entreprise dans la même conversation.
• Instinct de propriété de bout en bout : amène un problème de la découverte à la production et s'approprie le résultat, plutôt que de le transmettre à chaque transfert.
Agréable à avoir
Il n'est pas obligatoire de postuler, mais ce sont ces éléments qui permettent à un candidat de se démarquer.
Un différenciateur exceptionnel — Maîtrise des données commerciales : expérience dans l'évaluation de la manière dont les données commerciales circulent dans le CRM (idéalement Salesforce) et l'ERP (idéalement NetSuite), de l'opportunité à la commande jusqu'à la facture, avec la capacité de diagnostiquer, de documenter et de résoudre les incohérences.
• Profondeur de l'IA agentique — LangGraph ou comparable : coordination multi-agents, utilisation des outils, mémoire et gestion des états.
• Ingénierie RAG — stratégies de récupération, magasins de vecteurs, découpage, reclassement et évaluation.
• Expérience dans un environnement de conseil ou de livraison client, ou dans un rôle d'ingénierie déployé/embarqué vers l'avant.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/techtorch/forward-deployed-ai-engineer-eu-uk-193609)
Créez des produits de bout en bout sur une base de données solide, avec l’IA comme multiplicateur de force.
Pratique des données | À distance (Pologne) | Sénior
À propos de TechTorch
Chez TechTorch, nous construisons l'avenir du travail intelligent. Notre mission est d'aider les entreprises à concevoir, créer et déployer des agents d'IA qui automatisent des flux de travail complexes et réels, offrant ainsi une fiabilité, un retour sur investissement mesurable et des gains d'efficacité massifs.
Ici, vous ne vous contenterez pas de jouer avec des invites ou d’exécuter des preuves de concept sans fin. Vous expédierez des systèmes d’IA de qualité production qui résolvent de vrais problèmes dans tous les secteurs.
Vous rejoindrez une équipe pratique, dynamique et axée sur la propriété qui s'épanouit en construisant rapidement, en itérant rapidement et en obtenant des résultats en quelques jours, et non en mois.
À propos de la pratique
La pratique des données de TechTorch se situe à l'intersection des données d'entreprise et de l'IA appliquée. Nous concevons et construisons des systèmes natifs d’IA qui ne se contentent pas d’analyser le passé : ils pilotent activement les décisions. Notre travail couvre l’infrastructure et les pipelines de données, l’automatisation intelligente et les applications d’IA complètes dans tous les secteurs.
Nous travaillons de la même manière que les meilleures équipes de livraison client fonctionnent désormais : petites équipes, appropriation profonde, pas de transfert de frontières. Nous transférons les problèmes du tableau blanc d'un client à la production, et nous laissons l'IA faire le gros du travail partout où elle gagne sa place.
Le rôle
Nous recherchons un ingénieur qui construit sur l'ensemble de la pile et possède les données qui se trouvent en dessous. Vous pouvez participer à une session client, façonner l'architecture, concevoir la base de données et livrer l'application qui s'exécute dessus, sans dépasser les limites.
Le travail couvre la livraison aux clients et le développement d’accélérateurs internes. Vous cartographiez le problème, structurez la solution et possédez le résultat de bout en bout. Les agents de codage d’IA sont au cœur de notre façon de construire – ce n’est pas une nouveauté, mais la couche quotidienne qui permet à une petite équipe de couvrir beaucoup de terrain.
Ce que vous ferez
• Effectuer votre travail de bout en bout, depuis la découverte et l'élaboration de solutions jusqu'à la conception, la construction et le déploiement en production du système.
• Concevoir et construire la base de données : modèles de données, conception de schémas, modélisation dimensionnelle, pipelines ETL/ELT et dimensions à évolution lente (SCD) qui résistent en production.
• Créez des applications full-stack sur cette base : services Python/FastAPI et interfaces Next.js qui rendent les flux de données et d'IA utilisables.
• Utilisez des agents de codage IA (Claude Code ou équivalent) comme principal accélérateur de build pour passer rapidement des spécifications au logiciel fonctionnel, sans sacrifier le jugement ou la qualité.
• Concevez et développez des capacités d'IA là où elles s'adaptent (pipelines RAG, flux de travail agents et traitement LLM-in-the-loop) et composez-les via des serveurs MCP, des compétences et des plugins.
• Orchestrez les pipelines et l'automatisation avec des outils tels qu'Airflow, Dagster/Prefect, Celery ou Temporal, en choisissant le bon outil pour le travail.
• Soyez autonome et possédez des déploiements CI/CD et cloud sur AWS et Azure.
• Traduire les exigences ambiguës des clients en conceptions claires et communiquer les compromis aux publics techniques et commerciaux.
• Apporter des accélérateurs réutilisables et des actifs techniques à la pratique des données.
Doit avoir
Nous recherchons une véritable profondeur de production dans les domaines de l'ingénierie des données et du développement full-stack, et non une connaissance superficielle de ces deux domaines.
Fondation d'ingénierie des données
• Modélisation des données et conception de schémas : modélisation dimensionnelle, compromis de normalisation et conception de schémas EDW/entrepôt que vous pouvez défendre.
• Expérience pratique du pipeline de données : conception ETL/ELT pour des charges par lots et incrémentielles, construite et maintenue en production (pas seulement des scripts SQL planifiés).
• Dimensions à évolution lente (SCD) et gestion des données modifiées : connaît les modèles et le moment où chacun s'applique.
• Expérience dbt : transformations SQL modulaires, tests, documentation et stratégies incrémentielles.
• SQL avancé et au moins une plate-forme de données moderne en profondeur (par exemple, Snowflake, Databricks ou un entrepôt/lakehouse cloud comparable).
• Réflexion sur la qualité des données : les tests, la validation et le traçage sont traités en premier lieu et non après coup.
Développement de produits d'IA full-stack
• Python comme langage principal : les services, l'automatisation et les données fonctionnent de la même manière.
• FastAPI — conception d'API REST asynchrone, injection de dépendances, tests.
• Une interface moderne, idéalement Next.js : architecture des composants, SSR, gestion des états et réelle sensibilité UX.
• PostgreSQL — conception de schémas, optimisation des requêtes, indexation.
• Conception de système : peut concevoir à partir d'une page blanche : services, limites, compromis et échelle.
• Ingénierie couplée à l'IA : utilise un outil de codage agent (Claude Code, Cursor ou comparable) comme véritable accélérateur de flux de travail quotidien, et peut expliquer concrètement comment.
• Propriété du déploiement CI/CD et cloud sur AWS ou Azure, sans support lourd.
Façons de travailler
• À l'aise dans la livraison face au client - peut représenter TechTorch techniquement et traduire entre les affaires et l'ingénierie.
• Esprit axé sur le client : ancre les décisions dans ce que la partie prenante essaie réellement d'accomplir et peut passer de manière fluide entre le point de vue de l'ingénieur et celui du propriétaire de l'entreprise dans la même conversation.
• Instinct de propriété de bout en bout : amène un problème de la découverte à la production et s'approprie le résultat, plutôt que de le transmettre à chaque transfert.
Agréable à avoir
Il n'est pas obligatoire de postuler, mais ce sont ces éléments qui permettent à un candidat de se démarquer.
Un différenciateur exceptionnel — Maîtrise des données commerciales : expérience dans l'évaluation de la manière dont les données commerciales circulent dans le CRM (idéalement Salesforce) et l'ERP (idéalement NetSuite), de l'opportunité à la commande jusqu'à la facture, avec la capacité de diagnostiquer, de documenter et de résoudre les incohérences.
• Profondeur de l'IA agentique — LangGraph ou comparable : coordination multi-agents, utilisation des outils, mémoire et gestion des états.
• Ingénierie RAG — stratégies de récupération, magasins de vecteurs, découpage, reclassement et évaluation.
• Expérience dans un environnement de conseil ou de livraison client, ou dans un rôle d'ingénierie déployé/embarqué vers l'avant.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/techtorch/forward-deployed-ai-engineer-eu-uk-193609)
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Source: Techtorch
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