AI Engineer

Qui sommes nous ?

Chez MARGO, nos consultants travaillent sur ce qui compte vraiment : des projets complexes qui allient challenge intellectuel et impact business réel.

C’est pourquoi nous accompagnons les plus grands acteurs de la finance, de l’industrie et de la tech sur leurs projets les plus stratégiques en Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle.

Pourquoi rejoindre la practice IA ?

Vous évoluerez au sein d’une équipe encadrée par Hamza Bouanani, Practice Manager IA chez MARGO, également Lead Data Scientist.

Travailler à ses côtés, c’est intégrer une équipe d’experts passionnés, être challengé sur le plan technique et méthodologique, et contribuer à des projets à fort impact pour les clients.

Vos missions

Nous recherchons actuellement un AI Engineer spécialisé en AI4Code pour accompagner la transformation de l’ingénierie logicielle chez nos clients. Vous intégrerez notre Practice IA afin de redéfinir l’expérience développeur (DevEx) en combinant l’usage des meilleurs outils du marché et la conception d’agents intelligents sur-mesure.

Vous interviendrez sur trois volets majeurs :

Déploiement & Optimisation des AI Assistants

• Intégration, configuration et optimisation des solutions leaders (Copilot, Claude Code, Cursor IDE) au sein des environnements de développement.

• Définition des stratégies d’usage pour la génération de code, la mise en place de pratiques TDD assistées par l’IA et la documentation automatisée.

• Accompagnement des équipes de développement : pair-programming avec l’IA, création de guidelines et diffusion des bonnes pratiques pour une adoption efficace et sécurisée.

Ingénierie d’Agents IA & AI4Code

• Conception et développement d’agents autonomes capables d’analyser, générer et transformer du code pour des cas d’usage métiers spécifiques.

• Mise en œuvre de pipelines agentiques pour la refactorisation à grande échelle : détection de dette technique, proposition d’architectures cibles, modernisation de systèmes legacy et migration de frameworks.

• Développement de solutions sur-mesure lorsque les outils du marché atteignent leurs limites.

Industrialisation & LLMOps

• Gestion du cycle de vie des solutions IA appliquées au code : versioning des prompts, sécurisation des flux de données et gouvernance des usages.