Ingénieur(E) Logiciel Ia
Autoroot Technologies
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.
L'IA n'est plus une expérience chez nousAutoroot 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.
On cherche quelqu'un avec ces qualitésCe qu'on attend
5+ ans d'expérience
en développement logiciel, dont 2+ ans avec des LLM ou du ML en production
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 concrètementConcevoir 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.
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.
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.
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.
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 utiliserasOn est pragmatiques sur l'IA. Le bon modèle pour le bon usage. Voici à quoi ressemble la stack aujourd'hui.
Claude pour la qualité, GPT pour les volumes, Gemini pour le multimodal.
pgvector, Supabase
Postgres + pgvector pour la recherche sémantique sur 50k+ véhicules.
App Router, streaming UI pour les réponses LLM, Server Actions.
Vercel Edge pour réduire la latence, Supabase Edge pour les workflows lourds.
Datasets versionnés, scoring automatique, comparaisons A/B.
Observabilité
Traces LLM, coûts par feature, alerting sur les régressions.
Outils dev
Cursor au quotidien, nous utilisons notre propre IA en interne.
Pour l'exploration de données et les expériences avant de coder en TS.
Tes propositions
La stack IA évolue chaque mois. Apporte tes outils préférés.
Au-delà du salaireTravaille d'où tu veux. 3 fuseaux horaires max.
Setup à 4 000 $
MacBook Pro M-series, écran 4K, chaise ergo.
Crédits IA illimités
Plus les jours fériés QC. Selon l'expérience
3 000 $ d'apprentissage
Conférences IA (NeurIPS, AI Engineer Summit), livres, cours.
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
Si ce poste ne te parle pas mais qu'un autre t'intrigue, regarde les postes ouverts ou envoie-nous une candidature spontanée.
Sites web, gestion d'inventaire et automatisations IA pour les concessionnaires automobiles.
#J-18808-Ljbffr
L'IA n'est plus une expérience chez nousAutoroot 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.
On cherche quelqu'un avec ces qualitésCe qu'on attend
5+ ans d'expérience
en développement logiciel, dont 2+ ans avec des LLM ou du ML en production
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
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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 concrètementConcevoir 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.
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.
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.
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Les outils que tu utiliserasOn est pragmatiques sur l'IA. Le bon modèle pour le bon usage. Voici à quoi ressemble la stack aujourd'hui.
Claude pour la qualité, GPT pour les volumes, Gemini pour le multimodal.
pgvector, Supabase
Postgres + pgvector pour la recherche sémantique sur 50k+ véhicules.
App Router, streaming UI pour les réponses LLM, Server Actions.
Vercel Edge pour réduire la latence, Supabase Edge pour les workflows lourds.
Datasets versionnés, scoring automatique, comparaisons A/B.
Observabilité
Traces LLM, coûts par feature, alerting sur les régressions.
Outils dev
Cursor au quotidien, nous utilisons notre propre IA en interne.
Pour l'exploration de données et les expériences avant de coder en TS.
Tes propositions
La stack IA évolue chaque mois. Apporte tes outils préférés.
Au-delà du salaireTravaille d'où tu veux. 3 fuseaux horaires max.
Setup à 4 000 $
MacBook Pro M-series, écran 4K, chaise ergo.
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Plus les jours fériés QC. Selon l'expérience
3 000 $ d'apprentissage
Conférences IA (NeurIPS, AI Engineer Summit), livres, cours.
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