Cabinet de recrutementAI Engineer
AI Engineer, Applied AI Engineer, Senior AI Engineer, Lead AI Engineer, GenAI Engineer, LLM Engineer, MLOps…
Les meilleurs profils AI Engineer ne postulent pas, ils se chassent.
0 rupture de période d'essai en 2025
Ils nous font confiance pour leurs recrutements AI Engineer
- Chanel
- Aqemia
- Ada
- Bryj
- Gino
- Data Impact
- Lacoste
- Lifen
- Mee6
- Le Permis Libre
- Pharow
- Quicksign
- Qwant
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- 80 000+
candidats dans notre réseau
- 90 %
des candidats acceptent la promesse d'embauche de nos clients
Notre approche
Pourquoi nous confier votre recrutement AI Engineer
Chasse ciblée
Nous approchons directement les meilleurs profils AI Engineer via notre licence LinkedIn Recruiter, notre vivier entretenu et la cooptation. Chaque candidat est sélectionné pour son track record, sa maîtrise du métier et son adéquation à votre contexte.
Nos canaux de chasse
Évaluation
Nous construisons avec vous une scorecard claire fondée sur vos enjeux AI Engineer. Nous vérifions chaque chiffre cité avant présentation et complétons l'évaluation par des entretiens structurés et une prise de références approfondie.
Scorecard AI Engineer type
Partenariat Long Terme
Nous partageons nos insights marché (grilles salariales, tendances, signaux de mouvement) et nos rapports de chasse pour vous aider à structurer une équipe AI Engineer solide.
Ce qu'on vous livre
Rapport de chasse personnalisé
Benchmark salaires actualisé
Veille talents en mouvement
Suivi closing & onboarding
Notre process
6 étapes pour signer le bon profil
Définition du besoin et scorecard
Ciblage et stratégie de chasse
Qualification et évaluation
Présentation des candidats et rapports
Accompagnement jusqu'au closing
Analyse des KPIs et amélioration continue
Définition du besoin et scorecard
Ciblage et stratégie de chasse
Qualification et évaluation
Présentation des candidats et rapports
Accompagnement jusqu'au closing
Analyse des KPIs et amélioration continue
Notre expertise AI Engineer
Métiers couverts, stacks maîtrisées, grilles salaires et niveaux de séniorité.
AI Engineer
Construit des produits IA en prod : LLMs, RAG, agents, prompts.
Applied AI Engineer
Applique les modèles IA aux produits, focus delivery et UX.
Senior AI Engineer
Pilote en autonomie le scope LLM, infra et product.
Lead AI Engineer
Manage 3-6 AI Engineers et définit la stack IA.
GenAI Engineer
Construit des apps GenAI : RAG, agents, fine-tuning, vector DBs.
LLM Engineer
Travaille sur les LLMs : fine-tuning, evals, serving.
AI Product Engineer
Combine product engineering et IA pour livrer des features.
ML Engineer
Travaille sur les modèles ML : classification, prédiction.
MLOps Engineer
Industrialise les modèles ML : pipelines, monitoring, déploiement.
Votre expert recrutement AI Engineer
+5 ans à recruter des profils AI Engineer
Recruter un profil AI Engineer en France 2026 reste tendu. Les meilleurs candidats sont en poste, sollicités régulièrement et ne consultent jamais les offres publiques. Sans réseau direct et sans confidentialité, la mission s'étire sur plusieurs mois.
Julie pilote le pôle AI Engineer chez Lity et accompagne les fondateurs, COMEX et DRH sur la chasse de profils AI Engineer avec une connaissance fine du marché, des packages et des trajectoires.
En savoir plus sur notre approcheRéduire
Sur le AI Engineer, on a vu passer beaucoup de configurations : startup early-stage, scale-up Series A à D, ETI structurée, grand groupe en transformation. Les profils les plus rares restent vacants des mois quand la chasse est menée en interne.
Julie connaît les acteurs du marché AI Engineer, les vraies grilles salariales par séniorité et par taille d'organisation, et les signaux de pré-départ. Il sait calibrer un junior, un confirmé ou un senior, et vérifier les chiffres cités avant présentation.
Notre méthode repose sur 4 sources complémentaires. Notre licence LinkedIn Recruiter pour la chasse directe sur les profils en poste. Notre vivier de profils AI Engineer entretenu en continu. La cooptation au sein de notre réseau de top performers. Et notre présence aux événements de la communauté AI Engineer. Scorecard construite avec vous. Pour les délais et résultats concrets, nos cas clients documentent chaque mission.
On accompagne toutes les entreprises
Start-up, scale-up, PME ou grand compte : nos méthodes s'adaptent à votre maturité et à vos enjeux de recrutement.
Start-up
1 à 30 personnes
En startup early-stage, on recrute le premier profil AI Engineer senior et polyvalent.
Scale-up
30 à 300 personnes
En scale-up Series A/B, on monte une équipe AI Engineer de 3 à 8 personnes avec un lead.
PME
50 à 500 personnes
En expansion Series C+, on structure en squads avec un Head/VP et plusieurs niveaux.
Grandes entreprises
ETI et grands groupes
En grand groupe, l'organisation AI Engineer est mature avec gouvernance et reporting Board.
Pour aller plus loin
Ressources et autres expertises signées Lity.
Ressources AI Engineer
Toutes les ressources
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Quel salaire pour un AI Engineer à Paris en 2026 ?
Les fourchettes de salaire à Paris en 2026 se répartissent ainsi :
- AI Engineer confirmé : 68-85 K€
- Senior AI Engineer : 85-110 K€
- Lead AI Engineer : 108-135 K€
- Head of AI scale-up : 115-170 K€
Deux cas particuliers s'écartent du barème classique :
- LLM Engineers spécialisés (fine-tuning, evals à grande échelle) : prime de 10-20 K€
- Profils ex-Mistral, ex-OpenAI ou ex-Anthropic : packages alignés US (150-250 K€ + equity)
En freelance, le TJM oscille entre 800 et 1300 € pour un AI Engineer senior.
AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist : quelle différence ?
Trois métiers complémentaires se distinguent par leur cœur de mission :
- AI Engineer : construit des produits IA en production (LLMs, RAG, agents, fine-tuning, prompt engineering)
- ML Engineer : industrialise des modèles ML classiques (pipelines, monitoring, déploiement, feature store)
- Data Scientist : développe les modèles (feature engineering, expérimentation, évaluation, plutôt focus recherche appliquée)
La logique est la suivante : un AI Engineer s'appuie sur des LLMs pré-entraînés, un ML Engineer industrialise des modèles maison, un Data Scientist invente.
La frontière s'efface en startup IA early-stage.
Comment évaluer un AI Engineer en entretien ?
L'évaluation s'organise autour de quatre axes :
- Stack : maîtrise des frameworks (LangChain, LlamaIndex, DSPy), vector DBs (Pinecone, Weaviate), evals (LangSmith, Braintrust), serving (vLLM, TGI)
- Architecture : capacité à concevoir un système RAG ou agentique en production avec observability
- Tests pratiques : exercice de prompt engineering, debug d'un système RAG, code review d'un agent
- Business acumen : capacité à arbitrer entre qualité du modèle, latence et coût
Un bon AI Engineer parle production, evals et trade-offs business.
Le marché AI Engineer est-il tendu en 2026 ?
Le marché est extrêmement tendu en 2026.
Toute scale-up SaaS recrute désormais 1-3 AI Engineers, créant une demande énorme face à une offre limitée.
Plusieurs profils sont particulièrement recherchés :
- LLM Engineers spécialisés (fine-tuning, RLHF, evals) : les plus rares et les mieux payés
- Profils ex-Mistral, ex-Anthropic ou ex-OpenAI : activement chassés par les Boards français et internationaux
- Ex-labs français (FAIR Meta, ML Research Naver) : captent aussi des packages premium
Le rôle Founding AI Engineer en startup IA pre-seed devient une voie attractive.
Quelle stack pour un AI Engineer moderne ?
La stack moderne se compose des briques suivantes :
- Frameworks LLM : LangChain, LlamaIndex, DSPy, Haystack
- Vector DBs : Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector
- Evals : LangSmith, Braintrust, Arize Phoenix
- Agents : LangGraph, CrewAI, AutoGen
- Fine-tuning : LoRA, QLoRA, PEFT
- Serving : vLLM, TGI (Text Generation Inference), Ollama
- Observability : LangFuse, Weights & Biases
- Infra : Modal, Replicate, Anyscale pour les déploiements GPU
La stack évolue rapidement : un AI Engineer doit savoir apprendre vite et changer d'outils tous les 6 mois.
Quelles évolutions après AI Engineer ?
Plusieurs trajectoires s'ouvrent après le poste d'AI Engineer.
Les parcours classiques :
- Côté management : Senior AI Engineer → Lead AI Engineer → Head of AI → VP AI
- Côté IC : Staff AI Engineer → Principal AI Engineer
Les spécialisations valorisées : LLM Engineer, RAG Engineer, Agent Engineer, MLOps Engineer.
D'autres voies existent :
- Founding AI Engineer : en startup IA pre-seed, attire les profils chassant equity et autonomie
- AI Product Manager : pivot pour les profils orientés business
- AI FDE : pivot pour les profils customer-facing
Quelques AI Engineers seniors basculent vers la recherche académique ou les labs IA.
Confiez-nous le recrutement de vos profils AI Engineer.
Une approche de terrain pour des recrutements qui durent.
Échange (30 min)
Une visio pour cerner vos enjeux et vous présenter notre approche.
Immersion
Une rencontre sur place pour qualifier, en profondeur, votre culture et vos projets de recrutement.
Chasse ciblée
Lancement de la mission. Nous vous présentons uniquement les profils en parfaite adéquation avec vos attentes.