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Jobs / Agicap

AI Software Engineer (AI Lab)

Agicap·Lyon 🇫🇷senior

In short

  • →Construirás herramientas internas de IA para transformar el trabajo diario en Agicap.
  • →Trabajarás en estrecha colaboraciĂłn con todas las áreas (ventas, soporte, producto, etc.) en un equipo pequeño y muy transversal.
  • →Eres el/la ingeniero/a tĂ©cnico/a clave para estructurar y escalar la adopciĂłn de IA en toda la empresa.

Aucune exigence de niveau d'anglais mentionnée

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What they ask for

  • âś“Experiencia sĂłlida en desarrollo de software con enfoque en arquitectura y mantenibilidad.
  • âś“Capacidad para trabajar en entornos ágiles y con alta incertidumbre.
  • âś“Habilidades de comunicaciĂłn y colaboraciĂłn con equipos no tĂ©cnicos.
  • âś“Experiencia previa en proyectos de IA o automatizaciĂłn interna.
  • âś“Capacidad de mentorĂ­a y transmisiĂłn de conocimientos.
  • âś“Proactividad para identificar oportunidades de impacto con IA.

Don't tick every box? That's normal — your free dossier shows your gaps and how to cover them in the interview.

MCPPythonDockerKubernetesAWSPostgreSQLRedisFastAPILangChainOpenAI

Who should you write to at Agicap?

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About Agicap Créée à Lyon en 2016 par trois entrepreneurs français, Agicap est l'une des scale-ups avec la plus forte croissance d’Europe, avec plus de 8 000 clients, 600 employés et une croissance rapide du chiffre d'affaires (multiplié par 7 entre 2021 et 2024). Agicap fait partie du French Tech 120, qui récompense les startups les plus prometteuses de France. Agicap permet aux directions financières des entreprises de taille intermédiaire de gérer et de prévoir efficacement leur trésorerie, de payer leurs fournisseurs et de se faire payer. En combinant un système de gestion de trésorerie avec des solutions de gestion des comptes fournisseurs et des comptes clients sur une seule plateforme, Agicap ambitionne de devenir la nouvelle référence en matière de gestion de trésorerie pour les entreprises de taille intermédiaire. Nous avons levé 145 millions d’euros depuis notre création, auprès de fonds de capital-risque prestigieux tels qu’AVP, Greenoaks, Partech et BlackFin, avec un dernier tour en novembre 2024. Ces ressources supplémentaires alimentent encore davantage notre innovation produit, nous permettant de croître significativement et d’accélérer notre expansion internationale à travers le monde. Nous sommes convaincus que notre succès réside dans nos équipes passionnées et dévouées, engagées à bâtir une entreprise où chacun peut évoluer et construire sa carrière. Nous sommes constamment à la recherche de nouveaux talents, visant l’excellence et prêts à rejoindre notre aventure ambitieuse ! Agicap est en train de devenir une AI-first company . Nous formons l'ensemble de nos employés à travailler avec l'IA et à automatiser eux-mêmes une partie de leurs tâches. Certains projets sont trop longs, trop transverses ou trop techniques pour être portés par une équipe métier seule. C'est le rôle de l'AI Lab. C'est l'équipe pivot qui construit les outils internes qui changent la façon dont Agicap travaille au quotidien. Notre boussole : impact opérationnel rapide , itérations courtes, travail à 360° avec toutes les équipes (Sales, CS, Finance, Produit, Marketing, Data, C-level). C'est une création de poste : l'accélération de l'IA change nos process et notre manière de bosser. On a besoin d'un renfort senior pour accompagner cette transition et l'inscrire dans des pratiques qui tiennent sur le long terme. Tech Lead à mi-temps (qui sera ton manager), un Product Manager . Ton rôle : apporter le recul technique qui manque aujourd'hui dans l'équipe (infra, architecture, maintenabilité, scalabilité) — construire vite, mais sans creuser de dette pour demain. Tu es en interaction directe avec toutes les équipes métier d'Agicap : c'est un poste très transverse, très exposé. ⚡️ Responsabilités : Tu alternes entre cadrage rapide, build et itération : Comprendre le besoin d'une équipe métier en direct, cadrer ce qui a réellement de l'impact vs. ce qui est du confort, prioriser. Construire les outils internes de bout en bout : cadrage → dev → mise en prod → itération avec les utilisateurs. Faire évoluer la plateforme IA commune : serveurs MCP, intégrations, outillage transverse mis à disposition de toute l'entreprise. Prendre les décisions techniques qui structurent le Lab : infra, choix de stack, architecture. Il n'y a pas d'existant lourd auquel te conformer, tu construis pour scaler. Élever le niveau technique de l'équipe : mentoring de l'IA Engineer junior, transmission des bonnes pratiques, revue de code utile. Identifier proactivement les process où l'IA apporte un vrai gain — et construire la solution. Exemples de chantiers sur tes 6 premiers mois : Feedback loop produit : construire un système qui digère l'ensemble des logs de feedback client (calls, RFP, remontées CS) et produit des recommandations priorisées pour les Product Managers. Aujourd'hui la donnée existe mais on ne la digère pas.

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