[InsideBoard AI] - Solution Engineer – IA

InsideBoard est la plateforme d'IA dédiée à la conduite du changement. Nous accompagnons l'adoption et la performance chez les plus grandes entreprises mondiales (Stellantis, General Motors, Michelin, La Poste, Pernod Ricard, et d'autres).
En tant que Solution Engineer, vous êtes le pont technique entre nos clients et la plateforme : vous participez aux ateliers client, vous captez les besoins, puis vous utilisez le développement assisté par IA (Claude Code, Windsurf et notre outillage d'agents interne) pour configurer, intégrer et étendre la plateforme InsideBoard, souvent dans la même semaine.

Ce n'est pas un poste d'ingénieur logiciel classique, et vous n'avez pas besoin de maîtriser toutes les technologies de notre stack. Vous orchestrez des agents IA sur un écosystème interne bien documenté (surface d'API, automatisation n8n, conventions pensées pour les agents).
L'IA écrit la majeure partie du code ; votre travail consiste à savoir ce qu'elle fait, à vérifier qu'elle fait la bonne chose, et à l'arrêter quand ce n'est pas le cas. Et vous portez la relation client sur le volet technique.

Face au client (environ 50 %)

• Animer des ateliers de cadrage et de spécification avec des clients grands comptes (en français et en anglais), du kickoff aux comités de pilotage (COPIL).
• Transformer les réunions en livrables actionnables : spécifications fonctionnelles, matrices de statut, wireframes, guides d'intégration, guides utilisateur, comptes rendus avec décisions validées.
• Défendre des arbitrages face au client : configuration standard ou développement spécifique, vision cible ou solution pragmatique, et assumer la recommandation.
• Répondre aux revues de sécurité et aux questions de due diligence technique ; rédiger des analyses de cause racine en cas d'incident de production.

Configuration de la plateforme et données (environ 50 %)

• Configurer la plateforme InsideBoard via son interface d'administration ou ses API : KPIs (formules, agrégation, fréquences), plans d'action et programmes de coaching, challenges, guidance, sections de profil, champs personnalisés, formulaires, notifications, imports d'utilisateurs, de départements et de tags.
• Construire et maintenir des workflows d'automatisation n8n : webhooks, tâches planifiées, synthèses générées par IA, pipelines de contenu RAG, alerting d'erreurs centralisé vers Slack.
• Scripter des opérations de données en Python ou TypeScript : migrations en masse avec discipline dry-run et rollback, audits de licences, rapports d'engagement, échanges Excel/CSV/SFTP avec les DSI clientes.
• Brancher des fonctionnalités LLM pour les clients : synthèses de performance générées par IA, pipelines OCR, bases de connaissances RAG, conception de prompts d'agents.

Vous n'avez pas besoin de connaître toutes les technologies que nous utilisons. Il vous faut assez de profondeur technique pour superviser une IA qui les connaît : comprendre son plan, poser les bonnes questions, repérer quand elle dérive, et valider le résultat avant qu'il n'atteigne un client.

Indispensable

• Une vraie maîtrise des agents de code IA (Claude Code, Cursor, Windsurf ou équivalent) : vous savez spécifier une tâche précisément, piloter l'agent, relire sa production avec un œil critique et vérifier le résultat. Vous savez aussi quand ne pas lui faire confiance.
• Une capacité de contrôle technique : vous lisez un diff ou un log suffisamment bien pour comprendre ce qui a changé et pourquoi, vous suivez un appel API de bout en bout, vous vérifiez la cohérence d'une transformation de données et vous testez ce que l'IA a construit avant de livrer.
• Écrire du code de zéro n'est pas exigé.
• Une aisance avec les API REST : authentification, pagination, rate limits ; à l'aise avec la plomberie de données JSON/CSV/XLSX.
• Une excellente communication client en français et en anglais : vous savez animer un atelier, recadrer avec diplomatie et écrire des documents qu'un DSI lira.
• De la rigueur et de la prudence avec les données de production : dry-runs, plans de rollback,logs. Vous faites mesurer deux fois à l'IA avant toute mise à jour en masse.

• Une expérience de développement (TypeScript, Python), utile mais non requise.
• Une expérience avec n8n, Zapier, Make ou une plateforme d'automatisation similaire.
• Une exposition aux écosystèmes d'entreprise : Salesforce, Dynamics 365, SAP , SSO.
• Une expérience d'intégration LLM (API OpenAI/Anthropic/Mistral, RAG, conception de prompts).
• Un passé en adoption SaaS, conduite du changement ou customer success engineering.