lead expert·e AI

Description de l'entreprise

Lonestone conçoit et développe des outils métier et des SaaS augmentés par IA pour des startups, PME et ETI. L’IA générative est devenue un levier stratégique pour nos clients : pas pour suivre la hype, mais pour construire des systèmes intelligents qui résolvent de vrais problèmes.

On est des amoureux des produits numériques, de l’expérience utilisateur, du design et du beau code. Toi aussi ?

Le poste et ses missions

Le poste

En tant qu’expert·e IA chez Lonestone, tu seras aux commandes de la conception et du développement de produits exploitant les capacités des LLM, de l’architecture de systèmes agentiques au déploiement et monitoring en production. Tu choisiras les modèles, les techniques de prompting et l’architecture adaptées au contexte, en gardant toujours une vision pragmatique et orientée résultats, au sein d’un environnement attaché à une grande rigueur technique.

Apporter de la valeur implique de comprendre les tenants et aboutissants des projets sur lesquels tu travailles, ton avis et conseils seront précieux pour identifier les cas d’usage pertinents, évaluer la faisabilité technique et co-construire avec ton client lors des réunions de cadrage et durant les démos qui ont lieu tout au long des projets.

Nos projets se font en petites équipes agiles, soit avec une équipe pluridisciplinaire Lonestone, soit avec l’équipe du client à distance, soit les deux. Tu travailleras sur site (nos locaux sont sur l’Île de Nantes), de chez toi (jusqu’à 3 jours par semaine) et parfois chez ton client.

Concrètement, ça donne quoi ?

On collabore avec des startups, PME et grand comptes, dans des secteurs aussi variés que l’éducation, les jeux vidéo, l’architecture, l’industrie, l’écologie ou encore l’immobilier… Que ce soit sur des projets tout neufs exploitant l’IA générative, l’ajout de fonctionnalités liées à l’AI dans des produits existants, des automatisations intelligentes, des RAG (Retrieval Augmented Generation), des systèmes agentiques, etc.

On s’arrange pour aligner tes compétences, tes envies, et tes missions :

Tu adores l’architecture logicielle, tu es à l’aise à l’écrit et à l’oral ? Entre deux AUDIT pour nos clients tu participeras à la création et la consolidation de notre socle technique « AI » commun et tu écriras pour notre blog ;

Tu as une vision produit affutée ? Tu sais identifier les cas d’usage où l’IA apporte vraiment de la valeur vs. où elle est gadget ? Tu participeras aux phases de SHAPE pour aider nos clients à y voir plus clair et à faire les bons arbitrages techniques et produit ;

Tu sais monter des systèmes agentiques solides en un temps record ? Tu enchaines les missions de BUILD et les présentations de démos pour en mettre plein la vue à tes clients ;

Tu aimes partager tes connaissances ? Tu as la pédagogie nécessaire pour rendre simple le complexe ? Tu feras de la formation auprès de nos clients de l’offre LEARN, et participeras à l’élaboration des parcours de formation interne, afin d’initier toute l’équipe aux AI génératives ;

Fan de monitoring et d’amélioration continue ? Tu aimes analyser et évaluer les performances d’un système IA en production, optimiser les coûts, améliorer la qualité des outputs ? Tu participeras au RUN des produits IA et à leur amélioration itérative.

Le profil recherché

🎁 Vision produit
Le produit est au cœur de notre métier — l’IA doit servir le produit, pas l’inverse — alors il faut que tu aimes :

• Construire des produits en pensant aux utilisateurs et à leurs besoins réels ;
• Comprendre les tenants et aboutissants des projets sur lesquels tu travailles ;
• Savoir dire « non » quand l’IA n’est pas la bonne solution ;
• Contribuer aux décisions produit en évaluant la faisabilité et la pertinence des approches IA ;

🤖 Maîtrise des LLM et de l’IA générative
C’est le cœur de ton expertise, alors :

Requis

• Tu as déjà développé et mis en production plusieurs produits ou automatisations utilisant des LLM ;
• Tu comprends le fonctionnement des LLM (architecture transformer, mécanismes d’attention, tokenization, etc.) ;
• Tu connais les différents modèles (GPT, Claude, Llama, Mistral, etc.), leurs avantages/inconvénients, et quand les utiliser ;
• Tu maîtrises les techniques d’optimisation de prompt (few-shot, chain-of-thought, ReAct, etc.), tu comprends l’intérêt de chacune ;
• Tu connais les limitations des LLM (hallucinations, raisonnement, contexte limité, etc.) ;

C’est super si

• Tu suis régulièrement les papiers de recherche et les avancées du domaine ;
• Tu sais évaluer et mesurer la qualité des outputs d’un LLM ;
• Tu as mis en place des systèmes de validation et d’évaluation pour tes prompts ;
• Tu connais les systèmes agentiques et tu comprends la notion d’agent, d’outils et de mémoire ;
• Tu expérimentes régulièrement avec les nouvelles sorties et fonctionnalités ;
• Tu maitrise des outils low-code / no-code comme N8N, Flowise, ou autre ;

📊 Gestion et traitement de données
L’IA est aussi affaire de données, donc :

Requis

• Tu es à l’aise avec la manipulation de grandes quantités de données (SQL, scripting, ORM, etc.) ;
• Tu sais analyser, nettoyer, structurer et améliorer des datasets ;

C’est super si

• Tu as sais rapidement te plonger dans l’architecture des bases de données clients et sais comment les exploiter / nettoyer ;
• Tu sais créer et optimiser des pipelines de préparation de données pour les LLM ;
• Tu maîtrises les concepts de vectorisation, embeddings et recherche sémantique ;
• Tu sais gérer les problématiques de privacy et de sécurité liées aux données sensibles ;

📚 Veille et esprit scientifique
Le domaine de l’IA évolue extrêmement vite, donc :

Requis

• Tu lis régulièrement les papers de recherche sur les LLM et l’IA générative ;
• Tu t’intéresses aux preuves et à la rigueur scientifique, pas juste à la hype ;

C’est super si

• Tu suis les travaux des labs de recherche (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, etc.) ;
• Tu expérimentes régulièrement avec les nouvelles sorties et tu documentes tes découvertes ;
• Tu participes à la communauté (conférences, meetups, articles, open source, etc.) ;

💻 Le dev
Ton quotidien impliquera aussi de mettre les mains dans le code, alors :

Requis

• Une bonne maîtrise de TypeScript est un plus pour la création de backend, d’API MCP ;
• Tu sais architecturer des systèmes backend robustes pour gérer des flux IA ;
• Tu connais bien les contraintes d’infrastructure, de latence et de coûts liées aux LLM ;

C’est super si

• Tu as une bonne connaissance de Python ;

⭐ En tant que lead

• Tu sais choisir le bon modèle et la bonne approche selon le cas d’usage et les contraintes ;
• Tu évites les solutions over-engineered ou qui suivent aveuglément la hype ;
• Tu documentes tes choix techniques et tes expérimentations ;
• Tu as une vision à long terme pour faire évoluer les systèmes IA ;

🚀 Ownership et production
Et comme ton rôle ne s’arrête pas à faire des prototypes :

Requis

• Tu ais gérer les coûts liés aux APIs de LLM ;
• Tu sais monitorer et observer les performances d’un système IA en production ;

C’est super si

• As des connaissances en CI/CD pour déployer des systèmes IA ;
• Sais mettre en place des systèmes de fallback et de gestion d’erreur robustes ;
• Sais optimiser les performances (caching, batching, etc.) ;

🤝 Équipe et progression
Lonestone a une taille humaine, et on s’entraide au quotidien, ce qui implique :

Requis

• Une communication exemplaire : claire, régulière, à l’écrit comme à l’oral ;
• Savoir vulgariser des concepts IA complexes pour des non-spécialistes ;
• Savoir avancer en autonomie mais adorer bosser en équipe ;
• Respecter le temps de parole de chacun·e ;
• Savoir accueillir et faire des feedbacks ;
• Toujours vouloir progresser et rester à jour dans un domaine qui évolue très vite ;

⭐ En tant que lead

• Tu aimes aider les autres à progresser (accompagnement, mentoring, formation sur l’IA) ;
• Tu serais à l’aise dans la gestion d’un·e alternant·e ;
• Tu sais expliquer tes choix et faire usage de pédagogie pour convaincre collaborateurs et client·es ;
• Tu restes à l’écoute des autres. Chez nous, Lead != chef·fe ;

Le processus de recrutement

Ton profil ne colle pas à 100% ?

Pas d’inquiétudes ! Si tu es curieux·se, débrouillard·e et motivé·e, on veut te rencontrer.
Lonestone est attaché aux valeurs de diversité et de mixité. Nous sommes conscients que certain·es candidat·es sont susceptibles de ne pas postuler car ielles ne pensent pas correspondre au profil type de la personne recherchée.
Nous t’encourageons à postuler car nous porterons une attention particulière à ces candidatures !

Déroulement des entretiens

1. Entretien intro (30 min à 1h) avec un associé. On parle de toi, de nous, et on voit si ça match ;
2. Entretien technique (~3h) avec un dév senior ou un associé, en présentiel. On adapte cet entretien à ton profil, on creuse tes expériences, etc. (voir la FAQ pour le détail) ;
3. Moment convivial avec l’équipe IRL sous forme de Candidat-Resto ou CandidApéro pour avoir l’occasion d’échanger avant que l’équipe ne valide le recrutement (hé oui, c’est comme ça que ça se passe chez Lonestone !)
   Si tout se passe bien, tout se fait sur 7 à 14j et on te donne une réponse dans les jours qui suivent le dernier entretien.