AI Engineer

À propos de GitGuardian

GitGuardian est une scale-up mondiale spécialisée dans la cybersécurité, basée à Paris, New York et Boston.

Parmi nos premiers investisseurs figurent le cofondateur de GitHub, Scott Chacon, ainsi que Solomon Hykes, cofondateur de Docker. Des fonds de capital-risque américains et européens de premier plan ont également investi dans GitGuardian.

GitGuardian est à la pointe de la sécurité des identités non humaines, offrant des solutions complètes allant de la détection de secrets dans le code à la remédiation, l'observabilité et la prévention proactive des fuites. Nos solutions sont déjà utilisées par plus de 600 000 développeurs dans le monde !

Votre équipe et votre mission

Vous rejoindrez l'Incidents Squad, l'équipe responsable du cycle de vie complet d'un incident GitGuardian, de la détection à la remédiation. Des modèles d'IA sont impliqués à chaque étape, et l'équipe les implémente et les maintient.

En tant qu'ingénieur logiciel senior axé sur les fonctionnalités d'IA/LLM, vous serez amené à améliorer, mettre à l'échelle et stabiliser ces capacités alors qu'elles passent de fonctionnalités précoces à des workflows produits essentiels. Au cours de vos six premiers mois, vous vous familiariserez avec les fonctionnalités LLM existantes, apporterez votre expertise pour améliorer leur fiabilité et leur stabilité (qualité, latence, robustesse, observabilité), et commencerez à proposer et piloter des améliorations produit en étroite collaboration avec l'équipe.

Au quotidien, vous allez :

• Construire et itérer sur des fonctionnalités LLM, y compris des workflows agentiques, en utilisant LangGraph et LangSmith.
• Mettre à l'échelle les fondations de la plateforme derrière ces fonctionnalités (orchestration, performance et fiabilité).
• Travailler en étroite collaboration avec l'ingénieur ML de l'équipe sur la conception, l'évaluation et la mise en production des systèmes d'IA.

Pourquoi ce rôle ?

• Propriété de l'IA au cœur du produit : L'Incidents Squad gère tout le cycle de vie d'une fuite de secret, et l'IA est intégrée à chaque étape. Vous serez l'ingénieur qui la rend fiable à grande échelle.
• Intersection produit et ML : Vous collaborerez directement avec un ingénieur ML dédié, comblant le fossé entre la recherche et la production.
• Frontière de l'IA appliquée : Vous serez la personne qui améliore la fiabilité, la latence et la robustesse des fonctionnalités LLM à mesure qu'elles deviennent des workflows produits centraux.
• Forte autonomie et portée senior : Un rôle senior avec une réelle influence sur l'architecture et la direction produit.

Environnement technique

• Langages : Python, SQL
• IA : Dust, LangChain, LangGraph, LangSmith
• Automatisation : n8n
• Data Warehouse : Snowflake
• Orchestration & Déploiement : Dagster, Kubernetes, Docker, Terraform
• Ingestion de données : Fivetran, Airbyte, scripts personnalisés
• Sources de données : PostgreSQL, Elasticsearch, diverses API (Hubspot, Notion, etc.)

À propos de vous

Si vous pensez correspondre à au moins 70 % de ces critères, postulez !

Ce que nous considérons comme essentiel pour réussir :

• 5+ ans d'expérience en génie logiciel avec une expérience avérée dans la livraison de systèmes en production.
• Expérience pratique dans la construction de fonctionnalités basées sur des LLM en production, avec une compréhension claire des compromis (qualité, coût, latence, sécurité).
• Capacité à améliorer systématiquement les systèmes LLM : prompts versionnés, évaluations hors ligne/en ligne, analyse de données et itération basée sur des signaux réels.
• Capacité à industrialiser les systèmes LLM à grande échelle (mise en cache, traitement par lots, routage de modèles, observabilité, limitation de débit, pipelines CI/CD ML).
• Solide maîtrise de Python, aisance avec les API REST et capacité à prendre des décisions architecturales pragmatiques.
• Opérer en tant qu'ingénieur senior : débogage de systèmes complexes, refactoring intentionnel, revue de code réfléchie et vision à long terme sur la scalabilité.
• Sens de la propriété : identifier les lacunes, proposer des solutions et aller au-delà de votre périmètre immédiat.
• Capacité à connecter les décisions techniques aux résultats produit et business.
• Utilisation régulière d'outils d'IA dans votre workflow quotidien.
• Communication claire et collaboration efficace, notamment avec les équipes ML.
• Maîtrise de l'anglais (écrit et parlé) et aisance dans un environnement international.

Compétences bonus :

• Connaissance de base de Kubernetes et Terraform pour déployer et opérer des services de manière autonome.
• Le français est un plus pour la collaboration quotidienne dans notre bureau de Paris.

Processus d'entretien

1. Appel vidéo avec un membre de l'équipe Talent Acquisition.
2. Entretien d'équipe / avec votre futur manager.
3. Entretien technique. 4.1 Entretien final avec un Executive Manager. 4.2 Vérification des références.

Avantages

• Package incluant des BSPCE.
• Tickets restaurant (Swile, 9€ à 50%).
• Wellpass sponsorisé (gymlib).
• Assurance santé non chargée pour les enfants (Sidecare / Generali).
• Jusqu'à 300 € pour améliorer votre équipement de télétravail.
• Allocation de vacances annuelle.
• Bonus de parrainage de 4000 €.
• Team building : budget mensuel dédié aux activités d'équipe.
• Politique de télétravail : hybride (3 jours/semaine au bureau à Paris).
• Opportunités de développement de carrière à long terme.