Cabinet de recrutement
IA
AI Engineer, AI Researchers, Gen AI Engineer…
Les meilleurs profils IA ne postulent pas, ils se chassent.
0 rupture de période d'essai en 2025
Pourquoi nous confier votre
recrutement
IA ?
Chasse ciblée
Nous approchons directement les meilleurs profils IA du marché : ceux qui innovent, pas ceux qui postulent. Chaque profil est sélectionné pour son expertise technique, sa capacité à résoudre des problèmes complexes et son impact sur les projets d’intelligence artificielle.
Évaluation
Nous construisons avec vous une scorecard claire, fondée sur vos enjeux : compréhension des architectures d’IA, maîtrise des modèles de Machine Learning et des pipelines de données, capacité à déployer en production et à collaborer avec vos équipes technique. L’objectif : identifier les talents capables de faire passer votre produit à l’échelle, en alliant rigueur scientifique, impact business et cohérence avec votre culture tech.
Partenariat Long Terme
Nous partageons nos insights marché (tendances stack, salaires, réglementation) et nos rapports de chasse pour vous aider à structurer une équipe solide.
Étapes clés du recrutement
1
Définition du besoin et scorecard
2
Ciblage et stratégie de chasse
3
Qualification et évaluation
4
Présentation des candidats et rapports
5
Accompagnement jusqu'au closing
6
Analyse des KPIs et amélioration continue
Une compréhension fine des métiers de IA
Chaque métier IA a ses spécificités techniques. Nous les connaissons toutes.
Ingénieur IA
Développe des systèmes simulant des capacités de raisonnement.
ML Engineer
Déploie et industrialise des modèles de machine learning performants.
Data Scientist
Explore les données pour entraîner des algorithmes de prédiction.
NLP Engineer
Spécialiste du traitement automatique du langage et des LLMs.
Computer Vision Engineer
Apprend aux machines à analyser des images et vidéos.
AI Product Manager
Guide la création de produits basés sur les technos d'IA.
FAQ
Nous chassons l'ensemble du spectre IA : AI Engineer, Gen AI Expert, ML Engineer, NLP Engineer, Computer Vision Engineer, Data Scientist et Head of AI. La distinction compte : un AI Engineer intègre des briques LLM dans un produit (RAG, agents, prompting avancé) ; un ML Engineer industrialise des modèles (pipelines, MLOps, monitoring en production). Nos headhunters sont spécialisés par domaine, de la Data au déploiement LLMOps, pour ne jamais confondre les deux.
Nos évaluations s'appuient sur la scorecard co-construite avec vous, qui couvre cinq axes : architectures de modèles et LLM, ingénierie de la donnée et fine-tuning, intégration RAG et agents IA, LLMOps et industrialisation, et gouvernance AI Act. Chaque axe est pondéré selon votre contexte : un profil Gen AI chez une scale-up n'a pas le même curseur qu'un ML Engineer dans un environnement réglementé santé ou finance.
Nous proposons les premiers profils sous 3 jours. Le marché IA est en tension : les meilleurs AI Engineers et ML Engineers sont en poste, pas sur les jobboards. La chasse directe nous permet de les identifier sans attendre qu'ils postulent, et la scorecard technique co-construite avec vous évite les allers-retours inutiles sur des profils mal qualifiés.
C'est le point aveugle de beaucoup de recrutements IA. Un profil qui excelle sur un notebook Jupyter peut bloquer dès qu'il faut déployer, monitorer et maintenir en conditions réelles. Nous évaluons explicitement l'axe LLMOps et industrialisation : maîtrise des pipelines de données, gestion des dérives de modèles, collaboration avec les équipes DevOps. C'est un des cinq axes de notre scorecard IA, non négociable pour les postes de production.
Depuis que l'AI Act classe les usages IA en emploi et RH parmi les cas « high-risk », les entreprises cherchent des profils qui comprennent la gouvernance, pas seulement la performance des modèles. Nous intégrons l'axe Éthique, Sécurité et Gouvernance AI Act dans notre scorecard depuis le départ, ce qui permet d'identifier des candidats capables de justifier leurs choix techniques devant un DPO ou un comité de conformité.