AI Software Engineer

Job description

Beamy détecte l'usage réel de 50K+ applications chez 500K+ utilisateurs dans les grandes entreprises, grâce à une extension navigateur déployée à grande échelle. Des millions de signaux captés chaque jour — pas du déclaratif, du comportement réel. Notre ambition : transformer ce signal en intelligence stratégique — comprendre comment le travail évolue, détecter les processus prêts pour l'agentification, et donner aux entreprises les clés pour décider où l'IA fait vraiment la différence. **Le défi technique** : Beamy repose sur une technologie brevetée — extension cross-browser, pipelines temps réel, IA — qui génère un graphe massif. Le transformer en intelligence produit avec des contraintes de perf et de sécurité enterprise, c'est ton terrain de jeu. On cherche les ingénieur·es pour construire ça. **Descriptif du poste** Tu rejoins notre équipe engineering, dans une culture où l’**ownership** est fort et où l’utilisation intelligente de l’IA est privilégiée pour shipper plus vite sans sacrifier la qualité. On ouvre un rôle d’**AI Software Engineer** pour travailler sur un sujet très R&D appliquée : comment **observer les usages applicatifs de milliers d’employés de manière sécurisée et privacy-first**, en comprenant ce qu’il se passe réellement à l’écran à chaque instant. Concrètement, tu vas exploiter, orchestrer et concevoir des **briques d’IA et de software** pour reconnaître des patterns d’usage (ex : “review de pull request”, “création de ticket”, “modification de contrat”) et les transformer en signaux structurés exploitables dans Beamy — sans jamais tomber dans la surveillance intrusive. Ton rôle : **prendre des problèmes produit flous, les transformer en systèmes techniques concrets, itérer et les pousser jusqu’en production** en t’appuyant massivement sur l’IA pour aller vite tout en gardant la main sur l’architecture et la qualité. ### Mission - **Concevoir et développer des projets complets**, du design technique jusqu’au déploiement et au monitoring, au cœur de notre extension et de nos pipelines data. - **Explorer et structurer des sujets très peu balisés** : comment déduire un “processus métier” à partir de ce qui se passe à l’écran, en combinant règles, heuristiques et modèles IA. - **Architecturer des solutions scalables** capables de traiter des millions d’événements/jour, avec des contraintes fortes de latence, de performance navigateur et de sécurité enterprise. - **Travailler sur notre extension cross-browser** (Chrome, Edge, Firefox) pour capturer, transformer et enrichir des signaux d’usage applicatif de manière robuste et respectueuse de la vie privée. - **Utiliser l’IA comme co-engineer** (Cursor, Claude, Codex, etc.) pour prototyper, explorer des variantes d’implémentation, écrire des tests, documenter — tout en gardant une compréhension claire de ce qui est mis en prod. - **Collaborer avec Product et Data** pour transformer des intuitions (ex : “on veut mesurer la santé de tel processus”) en algo concret, métriques et dashboards actionnables pour les clients. - **Participer aux code reviews et à l’amélioration continue** de notre manière de faire de l’engineering à l’ère de l’IA, avec un vrai regard critique sur ce que les modèles produisent. ### ✅Profil recherché - **Hard Skills** -5+ ans d’expérience en software, avec une base solide en Python ou stack backend équivalente -Très à l’aise pour **mener des projets end-to-end** : cadrage technique & architecture, implémentation, tests, déploiement, suivi en production -Pratique quotidienne de l’**IA comme outil de dev** (Cursor, Copilot, Claude, ChatGPT, etc.), avec du recul sur ses limites -Tu sais expliquer et défendre ton code, qu'il soit écrit par toi ou généré - **Bonus** - Expérience sur des **extensions navigateur** ou de l’ingénierie très proche du DOM (content scripts, analyse de structure de page, etc.). - Expérience en **computer vision / multimodal** (même légère) ou curiosité forte pour l’écosystème LLM appliqué aux interfaces. - Connaissance de BigQuery, GCP, Kubernetes, Terraform, ou d’environnements data/infra similaires. - **Soft skills** - Tu es **ingénieur·e avant d’être développeur·se** : tu réfléchis au système, pas seulement au code - Tu adores **mettre de l’ordre dans le flou** : face à un sujet mal défini, ton réflexe c'est de le découper jusqu'à ce qu'un premier pas émerge — pas d'attendre une spec complète - Tu es **pragmatique** : tu sais quand faire un quick & dirty pour tester une hypothèse et quand durcir l’implémentation - Tu passes d'un algo d'extraction à une pipeline de scoring à un MVP d'interface sans friction — la variété technique t'énergise - Tu es **curieux·se et humble** face à l’IA : tu la pousses dans ses retranchements, mais tu sais qu’elle se trompe souvent ### 🫴 L’offre de BEAMY - **50-80K€** selon profil + **BSPCE** - **3 j/semaine Paris 9e** + 2 jours de télétravail - **Cursor / Claude / ChatGPT Pro** fournis - **Mutuelle Alan** + Swile + 5 semaines de congés + RT - **Équipe** : 9 engineers + Product + Data, avec une culture d’ownership, de partage et de transparence ### 🫂Pourquoi rejoindre Beamy ? - **Impact réel** : ton code et tes décisions techniques touchent 500K+ utilisateurs dans des grands comptes, sur des sujets critiques de gouvernance SaaS. - **Culture AI-first** : on utilise l’IA pour aller plus vite et mieux, pas pour remplacer la réflexion. - **Défis techniques variés** : extension browser, pipelines data, APIs à grande échelle, infra cloud, analytics, interactions in-browser. - **Ownership fort** : tu as un vrai périmètre de responsabilité, sans micro-management. - **Progression rapide** : career reviews régulières, évolution flexible en salaire et responsabilités. - **Transparence** : salaires, finances, stratégie — tout est partagé en interne. ### 🛠️ Stack - **Backend** : [Node.js](http://Node.js) (NestJS), TypeScript. - **Frontend** : Vue 3, Nuxt 3. - **Data** : BigQuery, dbt, Python. - **Infra** : GCP, Kubernetes, Terraform, Docker. - **CI/CD** : GitHub Actions. - **Tools** : Cursor, Claude Code, Codex, Linear, Notion, Figma. ### Processus de recrutement - 30 min de discussion technique avec Tahir (CTO). - Cas pratique orienté projet réel, où tu pourras montrer ta façon de structurer un problème et d’utiliser l’IA pour le résoudre. - Entretien culture fit avec l’équipe. - Déjeuner ou session informelle pour rencontrer l’équipe et le CEO.