Ingénieur logiciel principal en IA

Qui sommes-nous ?

Skai anciennement Kenshoo) est une plateforme de marketing omnicanal de premier plan qui s'appuie sur une intelligence artificielle de pointe et des solutions publicitaires à la performance basées sur les données afin de permettre une prise de décision plus éclairée, une efficacité accrue et un retour sur investissement optimisé pour les entreprises du monde entier. Notre plateforme permet de gérer environ 10 milliards de dollars de dépenses publicitaires annuelles grâce à des partenariats avec Google, Meta, Amazon, Microsoft et d'autres acteurs.

Fondée en 2006, Skai est une entreprise internationale qui compte environ 650 collaborateurs. Nous fonctionnons selon un modèle de travail hybride qui allie la flexibilité du télétravail à la collaboration au bureau.

Que ferez-vous ?

En tant qu'ingénieur principal en IA, vous serez responsable de la mise en œuvre de produits complexes composés de plusieurs éléments et jouerez un rôle essentiel dans la définition de la manière dont nos équipes d'ingénierie tirent parti du développement de produits basé sur l'IA.

À ce poste, vous assumerez un rôle à la croisée de l’ingénieur, de l’architecte, de l’analyste et du partenaire produit. Vous mettrez en place des flux de travail d’IA au niveau des pods, piloterez l’adoption de pratiques de développement « agentic » au sein des équipes et développerez des solutions basées sur l’IA qui amélioreront considérablement la vitesse d’exécution des projets d’ingénierie et la qualité des résultats. Vous favoriserez la coordination entre les différentes fonctions, accompagnerez les équipes dans l’utilisation pragmatique de l’IA et codifierez les connaissances organisationnelles et métier dans des couches contextuelles évolutives afin de maximiser l’impact des produits.

Responsabilités :

• Direction technique et architecture : Assurer la gestion de bout en bout de la mise en œuvre de produits complexes composés de plusieurs éléments, en garantissant la cohérence technique entre les services et les couches de données.
• Workflows et normes liés aux agents : Mettre en place, au niveau des pods, des workflows d'IA et des normes d'ingénierie garantissant des résultats de haute qualité, tant de la part des ingénieurs humains que des agents d'IA.
• Vitesse grâce à l'IA : Développez et déployez à grande échelle des solutions basées sur l'IA qui permettent d'améliorer de manière mesurable la vitesse, la qualité et l'efficacité d'exécution des équipes.
• Codification du contexte et du domaine : codifier les connaissances organisationnelles et spécifiques au domaine dans des couches contextuelles et définir des lignes directrices pour les invites, afin de généraliser le jugement d'expert à l'ensemble de l'organisation d'ingénierie.
• Alignement interfonctionnel : diriger des équipes interfonctionnelles, favoriser la cohérence dans la mise en œuvre et trouver un équilibre entre la gestion de la dette technique et la mise en place rapide de fonctionnalités basées sur l'IA.
• Influence stratégique et impact du produit : jouer le rôle de partenaire stratégique pour harmoniser le périmètre, l'architecture et les indicateurs de réussite, en veillant à ce que les équipes s'attaquent à des problèmes à forte valeur ajoutée ayant un impact commercial clair.
• Mentorat et culture de l'IA : Façonner la culture d'entreprise en matière de développement axé sur l'IA et accompagner les équipes d'ingénieurs afin qu'elles tirent parti de l'IA de manière pragmatique et atteignent l'excellence dans la mise en œuvre.