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Artificial Intelligence • SaaS • B2B

People. ai est une entreprise qui révolutionne les stratégies de revenus grâce à l'intelligence artificielle (IA). Ils proposent une solution complète, SalesAI, qui intègre l'IA générative pour automatiser les tâches, évaluer la santé des comptes et fournir des recommandations de coaching. Leur plateforme améliore la gestion de la relation client (CRM) grâce à la capture et l'analyse de données automatisées, rendant les processus de vente plus efficaces. People. ai dessert des secteurs tels que la haute technologie, les sciences de la vie et les télécommunications, avec pour objectif d'optimiser les stratégies de mise sur le marché (GTM) et d'améliorer les résultats de revenus pour les équipes de vente, des opérations de revenus, de l'accompagnement et du marketing.

Description

• Design and implement core backend services and data pipelines. • Perform data-driven research using big data and leveraging Data Science toolset • Document design choices and operational knowledge to successfully deploy and run services. • Provide appropriate test coverage, unit and integration testing, with focus on performance and cost efficiency for your feature ownership areas. • Ensure robust alerting, dashboards, and runbooks for production services are in place. • Collaborate within the team and with other engineering teams to build new features and products according to business needs. • Follow software design and development best practices and promote such practices in the team.

🎯 Exigences

• 5+ years of professional experience working on backend systems in an enterprise environment • 3+ years experience with data analysis / data science tasks and/or ML • 2+ years experience programming in Python 2.x/3.x or Scala or Java • Experience with AI development tools (especially agentic AI) is a plus • Experience developing systems based on LLM is a plus • Understanding of SOA, microservices, and event-driven architecture • Experience with an enterprise-grade stack for scalable web apps including messaging broker, in-memory storages, NoSQL, and key-value databases • Strong knowledge of TDD, Unit, and automated test paradigms • Experience with SQL and RDBMS solutions • Experience with large-scale data processing (Spark) • Experience with Elasticsearch is a plus • Experience with containerized applications, Docker, and Kubernetes • Possess a DevOps mindset, AWS experience is a plus • Bachelor’s Degree in Computer Science, Computer Engineering, or in a closely related discipline