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Qdrant

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51 - 200 employés

Fondée en 2021

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • SaaS

Qdrant est une entreprise qui développe une base de données vectorielle haute performance ainsi que des services cloud gérés pour la recherche de similarités et la récupération par IA. Elle propose un moteur vectoriel open-source basé sur Rust (Qdrant Vector Database) ainsi que des offres gérées (Qdrant Cloud, Cloud Hybride, Cloud Privé, Edge et solutions Entreprises), optimisées pour l'indexation en temps réel, les recherches hybrides denses+parses, la récupération multivectorielle et les déploiements de production à grande échelle. Qdrant se positionne pour les créateurs de RAG, de recherche sémantique, de systèmes de recommandation, d'agents IA et de détection d'anomalies, et met l'accent sur les APIs pour développeurs, la sécurité et conformité d'entreprise (options SOC2, HIPAA), et la flexibilité de déploiement (sur site, cloud, hybride, edge).

Description

• Assurer la visibilité sur l’économie unitaire du cloud, y compris les COGS (coûts des ventes), la marge brute et la marge de contribution par client et par profil d’utilisation. • Traduire les métriques d’infrastructure en impacts sur le chiffre d’affaires, la marge et la tarification. • Construire et maintenir des modèles d’affectation des coûts par client, idéalement automatisés et fiables. • Développer des tableaux de bord en temps réel reliant l’utilisation, le coût d’infrastructure et la rentabilité. • Mettre en place des alertes et des rapports pour la dégradation des marges et les anomalies de coûts. • Soutenir les décisions de tarification pour les nouvelles fonctionnalités, les évolutions produit et les changements de packaging. • Modéliser l’impact des charges variables des clients et des changements de comportement d’utilisation sur les coûts. • Élaborer des modèles de prévision pour différents scénarios de croissance, y compris « que se passe-t-il à l’échelle ×10 ? ». • Appuyer le chiffrage des offres enterprise et les discussions commerciales avec des informations claires sur les marges. • Contribuer à la mise en place d’un système opérationnel reproductible pour la tarification et l’économie unitaire au sein des équipes.

🎯 Exigences

• Solide expérience analytique et aisance à travailler avec des données, des modèles de coûts et des indicateurs financiers. • Expérience de l’infrastructure cloud, de produits facturés à l’usage ou du FinOps. • Capacité à relier les systèmes techniques aux résultats business. • Expérience dans la création de tableaux de bord, de prévisions ou de modèles de rentabilité. • Maîtrise avancée du SQL ; Python ou des outils similaires est un plus. • Aptitude à communiquer de façon claire et à travailler avec les équipes Engineering, Product, Finance et Sales. • Esprit structuré et sens de la responsabilité (ownership). • Atouts : expérience en tarification, monétisation ou packaging ; exposition au support d’accords enterprise ; expérience en SaaS, infrastructures AI ou environnements à forte variabilité d’usage ; connaissance de la segmentation de la rentabilité client.

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive avec avantages complémentaires. • Horaires flexibles et culture favorisant le travail asynchrone. • Forte autonomie et impact réel. • Culture open-source, portée par l’ingénierie. • Choix du matériel informatique (ordinateur portable). • Pack d’avantages complet incluant abondement à un plan d’épargne retraite, couverture santé, dentaire et optique, ainsi qu’une politique de congés flexible.