AI & Data Engineer

WholeHelp vient d'être rachetée par Sage. Et ce n'est que le début.

Avec Sage Experience, on rend l'IA accessible à tout type d'entreprise, sur de vrais cas d'usage. Pas des démos de laboratoire : interroger ses chiffres en langage naturel, automatiser les tâches qui font perdre des heures, connecter ses outils, créer des écrans sur-mesure. Le tout branché sur les logiciels de gestion Sage que les PME utilisent déjà. Nos produits SaaS sont pensés nativement pour l'IA, et ils tournent déjà chez les clients.

Le poste

Un assistant qui répond sur les données comptables réelles des entreprises, là où une réponse fausse a un prix. Tu le rends juste, mesurable, sûr et sobre en coûts. Et tu fais parler les données d'usage de toute la plateforme.

Tu n'as pas de ligne produit : tu portes l'IA et les données de Sage Experience pour toutes les lignes.

• Côté IA : tu développes le cœur des modules IA qui s'appuient sur nos services MCP : Ask, l'assistant IA qui répond sur les chiffres de l'entreprise ; la création d'écrans sur-mesure ; et les workflows qui automatisent les tâches.
• Côté données : tu mets en place le suivi de toute la plateforme, de la collecte des données jusqu'à leur analyse. Usage des outils IA, mais aussi usage de la plateforme en général : tu as la liberté de choisir quoi mesurer et comment, pour sortir les statistiques qui aident vraiment l'équipe produit à décider.

Les évaluations, le suivi des coûts et toute la chaîne de données sont à construire : c'est toi qui les poses.

Ce que tu vas faire

• Construire les évaluations des fonctions IA, jouées dans la CI à chaque modification, pour qu'aucune évolution ne dégrade une réponse
• Améliorer la qualité des résultats : instructions, outils exposés aux agents, analyse des échecs et des retours utilisateurs
• Développer en TypeScript le cœur des modules IA : conversation et contexte, moteur des workflows, génération de pages et de documents, streaming et reprise sur erreur
• Tenir les garde-fous : confirmation humaine avant toute écriture dans un logiciel, journalisation de chaque appel, protection contre l'injection de prompt, isolation entre organisations
• Tenir les coûts et challenger les modèles : suivi de la dépense, optimisation des tokens, comparaison des modèles sur nos évaluations, opportunité de modèles auto-hébergés
• Mettre en place la collecte des données d'usage sur toute la plateforme : plan de marquage, schéma d'événements commun à toutes les lignes, pseudonymisé et sans contenu métier, conforme au RGPD
• Construire les flux et le modèle de données analytiques, de la collecte jusqu'à l'entrepôt, avec leurs contrôles de qualité
• Définir les indicateurs de suivi de la plateforme : adoption, activation, rétention, usage par fonctionnalité et par ligne, usage et coût des outils IA
• Construire les tableaux de bord et analyser les données pour sortir des statistiques utiles : ce qui marche, ce qui bloque, où investir

L'équipe

Tu rejoins une équipe de 10 à 15 personnes. Product Builders et développeurs travaillent ensemble au quotidien, sur une même stack : TypeScript, Node ou Bun côté serveur, React côté client. Tu travailles avec toutes les lignes produit.

Toi

• Tu as mis en production des applications à base de grands modèles de langage : appels d'outils, agents, MCP, streaming.
• Tu sais dire comment tu as mesuré la qualité d'une fonction d'IA, et tes évaluations bloquent la CI quand ça régresse.
• Tu connais les risques : injection de prompt, y compris par les données, fuite de données. Tu confies les calculs aux outils, jamais au modèle.
• Tu raisonnes par la mesure sur les coûts et le choix des modèles.
• Tu as déjà construit une chaîne de données de bout en bout : collecte d'événements, flux, modélisation, entrepôt, tableaux de bord.
• Tu es solide en SQL et en modélisation analytique, à l'aise en Python ; tu définis un indicateur avant de l'écrire, et tu en connais les biais.
• Tu codes en TypeScript, avec des tests automatisés.
• Un plus : avoir servi des modèles ouverts (serveurs d'inférence, GPU), ou une première approche des données de gestion (ERP, comptabilité). Pas besoin d'être expert : l'équipe et les experts métiers sont là pour ça.

Ce poste n'est pas pour toi si tu n'as jamais livré de fonction d'IA générative en production, ou jamais construit une chaîne de données jusqu'à son analyse. Ici, l'IA tourne chez de vrais clients, sur leurs vrais chiffres.

Lieu du poste : Télétravail hybride (92800 Puteaux)