Senior Python Backend Engineer – AI, Agents

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 6 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

👻 Score fantôme 41%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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VidRush

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11 - 50 employés

Fondée en 2025

🤖 Intelligence artificielle

📱 Médias

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Media • SaaS

VidRush est une plateforme de production vidéo assistée par l'IA qui transforme les idées en vidéos de long format en recherchant, scénarisant, concevant et éditant le contenu avec des agents automatisés qui imitent une équipe de production humaine complète. Elle génère des vidéos à partir d'une simple instruction en quelques minutes, supporte plusieurs formats (documentaires, listes, contenus longs), offre l'approbation de scénarios, l'harmonisation de style, la gestion des ressources et s'intègre aux principales plateformes pour simplifier les workflows de YouTube et d'autres canaux. VidRush est commercialisé auprès des créateurs et des chaînes recherchant une production vidéo de haute qualité et évolutive sans les délais traditionnels des studios.

Description

• Build agentic systems that can reason, plan, and execute multi-step tasks reliably • Design and deploy LLM-based services (tool use, structured outputs, evals, monitoring) • Develop video/image intelligence pipelines (retrieval, matching, classification, metadata extraction, generative augmentation) • Integrate existing APIs and tools when appropriate (strong build-vs-buy judgment) • Ship scalable inference pipelines on cloud infrastructure • Apply MLOps / LLMOps best practices: observability, testing, evals, versioning, cost control • Work closely with founders and product to iterate quickly based on user feedback

🎯 Exigences

• Strong Python engineering skills and proven ability to ship production systems • Experience building with LLMs (OpenAI-style APIs, tool calling, RAG, structured generation) • Experience deploying ML/LLM services in production (cloud, containers, serverless, async pipelines) • Practical understanding of video/image processing (CV or media pipelines) • High autonomy: you can take vague problems and turn them into shipped solutions • Strong engineering fundamentals: clean code, reliability, performance, and cost awareness

🏖️ Avantages

• Small team, high trust, high ownership • Bias to action and shipping • Lightweight specs, fast iteration • Strong focus on developer experience, testing where it matters, and observability