Mobile Engineer H/F Top Profil
- Paris - 75
- Freelance
- Télétravail partiel
- Bac +2
- Bac +3, Bac +4
- Bac +5
- Services aux Entreprises
À noter sur ce job
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Détail du poste
Le besoin
Contexte
Nous accompagnons une entreprise Tech qui développe et exploite plusieurs applications mobiles grand public sur différentes verticales.
Nous recherchons un AI Engineer capable d'intervenir sur l'ensemble de la stack d'un système IA, et de travailler sur des problématiques très variées au sein de l'entreprise.
Vous concevez des agents, les mettez en production et mesurez leurs performances. Vous développez également les plugins, skills et outils utilisés quotidiennement par l'équipe dans ses environnements de développement assistés par IA.
La polyvalence fait partie intégrante du rôle.
Vous devez être à l'aise avec l'idée d'intervenir sur un domaine que vous ne connaissez pas encore : vous l'apprenez rapidement, vous comprenez ses contraintes et vous êtes capable de livrer une solution fonctionnelle.
Vos missions
Concevoir et mettre en production des agents capables d'exécuter un processus complet de manière autonome, du déclenchement jusqu'à la production du résultat final.
Déployer ces agents sur des environnements managés, notamment sur GCP et AWS.
Construire les outils utilisés par les agents : serveurs MCP, APIs, services Cloud et accès aux données.
Développer les plugins et skills utilisés quotidiennement par l'équipe avec des outils comme Claude Code, Codex ou équivalents.
Travailler sur le context engineering : prompts, retrieval, définition des tools et guardrails.
Construire des suites d'évaluation permettant de mesurer objectivement l'amélioration des systèmes et de les exécuter à chaque évolution.
Prendre un processus aujourd'hui manuel - création d'application, intégration de services tiers, production de contenus ou reporting - et l'automatiser de bout en bout.
Développer directement le produit lorsque les agents en ont besoin, notamment en Swift, Kotlin, TypeScript, Python ou Go.
Analyser les données produites par les systèmes afin d'identifier les prochaines tâches ou processus à automatiser.
L'enjeu principal est de construire un environnement dans lequel l'IA devient directement partie prenante du développement des applications mobiles, et pas uniquement un outil d'assistance ponctuel.
Environnement technique
Agents & IA
Claude Code
Codex
Plugins et skills internes
Serveurs MCP
Architectures agentiques
Context engineering
Évaluation des systèmes IA
Cloud & runtimes
GCP
AWS
Cloud Run
Firestore
BigQuery
Runtimes d'agents managés
Mobile
Swift natif
Kotlin natif
iOS
Android
Backend
TypeScript
Python
Go
Modalités
Paris
Télétravail possible
Présence souhaitée au bureau 2 à 3 jours par semaine
Environnement startup
Collaboration directe avec le CTO
Le profil recherché
Profil recherché
Vous pourriez être un bon fit si vous
Avez déjà développé et mis en production des applications basées sur des LLM : prompting, context engineering, architecture d'agents et utilisation de tools.
Possédez de solides compétences en développement et êtes capable de mettre vous-même votre code en production.
Utilisez à un niveau avancé des outils comme Claude Code, Codex ou équivalents, et savez aller au-delà de leur utilisation standard.
Mesurez ce que vous construisez et mettez en place des évaluations avant de faire confiance à un système IA.
Êtes capable de passer rapidement d'un domaine à un autre : mobile, backend, data, IA ou problématiques produit.
Êtes à l'aise face à un problème sans spécifications précises : vous analysez la situation, prenez une décision et documentez votre choix.
Êtes capable de travailler en anglais.
Les profils particulièrement intéressants peuvent également avoir
Développé et publié une application sur l'App Store ou Google Play, en ayant géré tout ou partie significative du projet de bout en bout.
Publié un plugin, une skill, un serveur MCP ou un agent open source utilisé par d'autres développeurs.
Une expérience avec des runtimes d'agents managés ou des frameworks de développement d'agents.
Une expérience significative sur GCP et/ou AWS.
Une connaissance des problématiques de monétisation d'applications mobiles grand public : publicité, abonnements ou LTV.
Une expérience en Machine Learning embarqué sur mobile : Core ML, ML Kit ou modèles personnalisés.
Une expérience des outils de Product Analytics et d'analyse de données produit.
Infos complémentaires
Publiée le 22/09/2026 - Réf : adcdf8df558a6dd2d970fb9f6d11ff17