Nos offres d'emploi

Pour un acteur réglementé de Monaco qui structure sa démarche d'intelligence artificielle, vous rejoignez une cellule récente dédiée à l'adoption de l'IA et à l'optimisation des processus métiers. Vous faites le lien entre les équipes opérationnelles, les technologies d'IA générative et la performance de l'organisation, dans un cadre réglementaire exigeant.

Beaucoup d'entreprises ont acheté des licences d'assistants IA ou lancé un premier prototype, et constatent que l'usage ne décolle pas. Le sujet n'est plus la technologie, c'est l'adoption : choisir les bons cas d'usage, embarquer les équipes, mesurer ce qui marche et arrêter ce qui ne marche pas.

Nos clients ne veulent plus de démonstrateurs : ils veulent des applications IA qui tournent en production, qui citent leurs sources, dont on mesure la qualité et qui s'intègrent proprement dans leur système d'information. C'est votre métier.

Les agents IA ne se contentent plus de répondre : ils agissent dans les outils de l'entreprise, lisent des bases, modifient du code, déclenchent des traitements. La question n'est plus de savoir s'ils sont capables, mais dans quel cadre ils opèrent : quels outils ils peuvent appeler, avec quelles permissions, comment on trace ce qu'ils font et comment on vérifie qu'ils ne dérivent pas.

Les agents IA ne se contentent plus de répondre : ils agissent dans les outils de l'entreprise, lisent des bases, modifient du code, déclenchent des traitements. La question n'est plus de savoir s'ils sont capables, mais dans quel cadre ils opèrent : quels outils ils peuvent appeler, avec quelles permissions, comment on trace ce qu'ils font et comment on vérifie qu'ils ne dérivent pas.

Les agents de code changent la façon de développer, mais beaucoup d'équipes en restent à l'autocomplétion améliorée. Celles qui obtiennent des gains réels ont changé de méthode : elles écrivent d'abord des spécifications précises, laissent l'agent produire le code, et concentrent leur énergie sur la revue, les tests et l'architecture. C'est le spec-driven development.

Une application IA en production ne s'opère pas comme une application classique : ses coûts varient avec l'usage, sa qualité peut se dégrader quand on change un prompt ou un modèle, et les fournisseurs de modèles évoluent tous les mois. Nos clients ont besoin de profils capables d'industrialiser ce cycle de vie.

Un assistant IA ouvert aux clients ou un agent connecté au système d'information élargit la surface d'attaque : injection de prompt, fuite de données, contournement des règles métier, réponses biaisées. Avec l'entrée en application de l'AI Act, ces risques deviennent aussi des obligations de conformité.

Après une phase d'expérimentations dispersées, les grandes organisations structurent leur démarche IA : un portefeuille de cas d'usage priorisé, un budget consolidé, une gouvernance, un cadre de conformité qui anticipe l'AI Act. Elles ont besoin d'un responsable de programme capable de parler à la direction générale comme aux équipes projet.

Nos clients ne veulent plus de démonstrateurs : ils veulent des applications IA qui tournent en production, qui citent leurs sources, dont on mesure la qualité et qui s'intègrent proprement dans leur système d'information. C'est votre métier.

 "Implémentation de solutions fonctionnelles sur l’intranet"

Nous recherchons un(e) stagiaire ingénieur(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2 pour mener le projet d'implémenter et d'opérer une solution fonctionnelle utilisable pour les besoins des commerciaux et de l’ensemble des salariés de SpikeeLabs.

SpikeeLabs accompagne un client final industriel des Alpes-Maritimes, acteur reconnu de son secteur, dans le recrutement de son futur Lead Data Engineer / Responsable Data.

Vous êtes data engineer confirmé, vous maîtrisez Snowflake et Power BI de bout en bout, et vous voulez prendre votre première responsabilité d'équipe sans lâcher la technique ? 
Ce poste est fait pour vous !