• Vous entrez dans l'équipe fondatrice tech, avant la levée, aux côtés du CAIO qui porte la doctrine et l'architecture. Vous êtes celui qui construit, et c'est un choix assumé : ce groupe n'a pas besoin d'un manager de plus, il a besoin de quelqu'un qui touche la production tous les jours.
• Vous tenez le moteur : base de données, fonctions serveur, files de traitement, tâches planifiées, déploiements, sécurité des accès, observabilité des coûts. C'est ce qui fait tourner le groupe au quotidien.
• Vous arbitrez les surfaces produit par l'impact sur le revenu, pas par l'élégance technique. Et vous imposez les standards qui manquent aujourd'hui : tests, intégration continue, revues, sans tout réécrire.
• Vous construisez les déploiements clients de notre infrastructure IA, et vous recrutez l'équipe à mesure que le groupe se structure.
• Vous parlez aux dirigeants. Chez nous la technique est un plancher, pas un argument : ce qui départage, c'est votre capacité à comprendre un dirigeant de PME et à lui expliquer un arbitrage sans jargon, en assumant ce que ça coûte.

• Node.js backend en production : workers, API, tâches planifiées. Un système réel que vous avez opéré, pas un projet du week-end.
• Postgres solide : règles d'accès par ligne, migrations délicates menées en production. Supabase s'apprend, pgvector est un plus.
• Une discipline d'ingénierie que vos anciens collègues savent décrire : tests, intégration continue, revues. Nous prenons deux références et nous les interrogeons là-dessus.

Un plus, pas un prérequis : avoir déjà mis du LLM ou du RAG dans un produit qui sert de vrais utilisateurs.

L'environnement est déjà en place et en production. Vous n'arrivez pas devant une page blanche.

Concrètement : une base Postgres qui porte la logique métier en procédures stockées avec des règles d'accès par ligne, des fonctions serveur en TypeScript, une file de travaux qui alimente des agents autonomes, et une mémoire partagée entre ces agents avec de la recherche sémantique.

• Mois 1 et 2 : vous reprenez le socle existant, vous identifiez la dette réelle et vous décidez ce qu'on garde, ce qu'on refait et ce qu'on abandonne.
• Mois 3 et 4 : vous posez les tests, l'intégration continue et les garde-fous de déploiement qui manquent aujourd'hui.
• Mois 5 et 6 : vous ouvrez le premier recrutement de votre équipe et vous cadrez la façon dont on livre.

Egery Tech construit l'infrastructure IA d'un groupe qui opère sur la transmission d'entreprise. Les agents ne sont pas une démonstration : ils traitent des dossiers réels, produisent des documents, alimentent des tableaux de bord et déclenchent des relances.

Le socle a été construit par le dirigeant lui-même. Il fonctionne, il est utilisé quotidiennement, et il a atteint le point où il lui faut un ingénieur qui en prenne la responsabilité pleine. C'est ce qui rend le moment intéressant : vous ne partez pas de zéro, et vous n'arrivez pas non plus dans une structure figée.

Des liens vers du code, des systèmes en production, des chiffres. Pas de lettre de motivation. Le process est court : ce formulaire, un entretien vidéo que vous enregistrez quand vous voulez, puis un échange direct avec le dirigeant.

• Vous prenez la direction de l'infrastructure IA propriétaire : architecture, sécurité, doctrine, montée en charge. Et vous décidez ce qui devient un agent, surtout ce qui n'en devient pas. Beaucoup de projets échouent parce que personne n'a le mandat de dire non.
• Vous architecturez les agents en production : découpage des tâches, mémoire partagée, recherche sémantique, orchestration, reprise sur erreur.
• Vous tenez le coût. Une plateforme d'agents qui tourne en continu coûte cher si personne ne surveille la consommation. Vous mettez en place la mesure et les garde-fous.
• Vous prouvez que ça marche. Évaluations, tests de non-régression sur les sorties, détection des dérives. Sans cela, on ne saura jamais si une modification a amélioré ou dégradé le système.
• Vous portez la crédibilité technique de la levée face aux investisseurs, et vous faites monter le reste du groupe en compétence. Les utilisateurs des agents sont des opérationnels, pas des ingénieurs : un agent qu'ils ne comprennent pas est un agent qu'ils contournent.

• Avoir construit et opéré une plateforme IA en production : LLM, RAG, agents. Vous savez en expliquer l'architecture en cinq minutes.
• Avoir déjà porté un discours technique face à des investisseurs : le contexte, votre rôle exact, ce qui s'est joué.
• Un cas chiffré : un problème business, la solution technique, le gain mesuré. Nous jugeons sur ce que vous avez implémenté, pas sur ce que vous savez.

Des agents tournent déjà en production, sur des tâches réelles. Vous reprenez un système vivant.

Concrètement : une file de travaux en base qui distribue les tâches à des agents spécialisés, une mémoire partagée entre eux avec ingestion et recherche, un agent conversationnel exposé au public, et des connecteurs vers les outils métier du groupe.

• Mois 1 et 2 : vous auditez les agents en place, vous mesurez ce qu'ils coûtent réellement et ce qu'ils produisent vraiment.
• Mois 3 et 4 : vous posez le cadre d'évaluation qui manque, pour qu'une modification cesse d'être un pari.
• Mois 5 et 6 : vous écrivez la doctrine du groupe sur l'IA et vous arbitrez les prochains chantiers, y compris en refusant certains.

Egery Tech ne branche pas des interfaces sur des modèles existants. Le groupe construit son infrastructure IA en propre, avec des agents qui font tourner une activité réelle de transmission d'entreprise.

Le système a été monté par le dirigeant, qui assume le rôle de directeur IA par défaut. Il fonctionne, mais il a été construit à la vitesse du besoin, sans le cadre d'évaluation ni la doctrine qu'exige la suite. C'est précisément ce que ce poste vient apporter, avec la liberté de trancher.

Des liens vers ce que vous avez construit, des systèmes en production, des chiffres. Pas de lettre de motivation. Le process est court : ce formulaire, un entretien vidéo que vous enregistrez quand vous voulez, puis un échange direct avec le dirigeant.