AI Solution Engineer

À propos de la société Notre client est un acteur majeur du e-commerce, engagé dans le développement et l’amélioration continue de ses produits et parcours digitaux. Ses équipes Product, Design et QA couvrent l’ensemble du cycle de vie produit, de la phase de découverte à la conception, au suivi des développements et à la validation qualité. Dans le cadre de sa transformation par l’intelligence artificielle, l’entreprise souhaite accompagner ses équipes dans l’identification, l’évaluation et le déploiement de solutions concrètes, adaptées à leurs usages opérationnels. Cette démarche s’appuie sur une approche pragmatique, technologiquement neutre et orientée vers l’adoption durable.

Ce que le poste implique En tant qu’AI Solution Engineer & Evangelist, vous serez intégré(e) aux équipes Product, Design et QA afin d’identifier leurs points de friction, de prioriser les cas d’usage et d’implémenter les solutions d’intelligence artificielle les plus pertinentes. Le poste combine compréhension métier, conduite du changement et réalisation technique concrète. Votre mission débutera par un audit des processus et une cartographie de la maturité IA du département, suivis d’une priorisation des opportunités selon la méthode RICE. Vous déploierez ensuite des solutions sur les axes Product et spécifications, QA, Jira et documentation, ainsi que Design et UX. Vous contribuerez également à la plateforme IA interne à travers la construction de MCP, de pipelines d’ingestion et d’enrichissement, ainsi que des développements Python légers liés au service des données. Vous assurerez une veille active, animerez des ateliers, démonstrations et permanences, documenterez les retours d’expérience et accompagnerez la gouvernance IA, notamment sur le RGPD et la sécurité des données. La mission est proposée en freelance pour trois mois, renouvelable, en télétravail ou depuis Aix-en-Provence.

Compétences clés /

Ce que nous recherchons 3 à 6 ans d’expérience en ingénierie IA, produit ou transformation digitale à forte composante technique. Maîtrise des LLM, agents autonomes, agents de navigation, MCP, Python, intégrations API et automatisation. Expérience concrète de déploiements IA en contexte opérationnel. Maîtrise du prompt engineering, de la conception de flux de travail et d’outils tels que Make ou n8n. Bonne connaissance de Jira, Confluence, Monday et Figma. Compréhension des méthodes Agile, de la Discovery, de la rédaction de spécifications, de Gherkin et de la QA fonctionnelle. Excellent communicant, capable de vulgariser auprès de profils non techniques. Esprit critique, autonomie, approche pratique et intérêt marqué pour l’accompagnement du changement.