AI Software Engineer – Production

DescriptionAI Software Engineer – Production & Deployment (H/F)Localisation : Sophia Antipolis, FranceArteris connecte l’innovationNotre technologie aide les entreprises les plus visionnaires au monde — des startups aux leaders du Fortune 500 — à concevoir des semi-conducteurs plus intelligents et plus performants, notamment des SoC et des chiplets.
De la voiture que vous conduisez à l’IA dans le cloud, Arteris connecte les technologies innovantes qui façonnent le monde de demain.
Votre rôle en tant qu’AI Software Engineer chez ArterisVous travaillerez à la croisée de l’ingénierie logicielle, du développement d’applications d’intelligence artificielle et des infrastructures de déploiement, dans un environnement technologique spécialisé dans l’EDA, les semi-conducteurs et la conception de SoC.
Vous collaborerez avec nos spécialistes AI/ML qui développent des modèles et des prototypes, avec pour objectif de transformer ces solutions en applications et services robustes, fiables et prêts pour la production.
Ce poste n’est pas principalement orienté vers la recherche en intelligence artificielle ou le développement de modèles.

Est-ce votre prochain emploi ? Lisez la description complète ci-dessous pour le savoir, et n'hésitez pas à envoyer votre candidature.

Nous recherchons avant tout un(e) Software Engineer ayant une bonne compréhension des technologies d’IA et capable de construire les systèmes permettant leur utilisation en production.
Vous interviendrez notamment sur des applications reposant sur les LLM, chatbots, systèmes RAG, assistants et agents IA, ainsi que sur les problématiques techniques liées à leur intégration et à leur déploiement.
Responsabilités clésTransformer des preuves de concept AI/ML et LLM en applications et services logiciels prêts pour la production.
Concevoir, développer et maintenir les composants logiciels associés aux modèles d’IA : API, services backend, pipelines de données, intégrations et applications utilisateurs.
Développer et déployer des applications basées sur les LLM, notamment des chatbots, systèmes RAG, assistants IA et applications agentiques.
Intégrer les modèles et services AI/ML existants dans des produits et workflows logiciels plus larges.
Déployer les applications d’IA dans des environnements cloud et/ou on-premise, en garantissant leur évolutivité, leur fiabilité, leurs performances et leur maintenabilité.
Travailler avec des environnements conteneurisés et distribués et contribuer à l’automatisation des déploiements et aux pipelines CI/CD.
Prendre en charge les problématiques liées à la sécurité, au réseau, à l’authentification, à l’autorisation, au monitoring, à l’observabilité et à la gestion des ressources.
Collaborer avec les équipes Software, Infrastructure, Hardware et Applications afin d’intégrer les capacités d’IA dans les workflows existants liés à l’EDA, aux semi-conducteurs et aux SoC.
Analyser et résoudre les problématiques de production liées aux services d’IA, aux applications, au déploiement, aux performances et à l’intégration.
Contribuer à l’architecture logicielle et aux décisions techniques en recherchant le meilleur équilibre entre rapidité de développement, fiabilité, évolutivité et maintenabilité.
Développer un code de production de haute qualité, maintenable et rigoureusement testé.

Profil recherché
Qualifications requises2 ans minimum d’expérience professionnelle en Software Engineering, avec de solides compétences en programmation et développement logiciel.
Bonne maîtrise de Python, C++ ou de langages similaires.
Expérience dans le développement de logiciels, API, services backend ou applications distribuées de qualité production.
Expérience pratique de l’utilisation de modèles AI/ML dans des applications logicielles.
Expérience dans le déploiement de logiciels en environnement cloud ou on-premise.
Connaissance de technologies telles que Docker, Kubernetes, CI/CD, API REST/gRPC, bases de données, monitoring et logging.
Bonne compréhension des problématiques de sécurité logicielle, réseau, authentification et autorisation.
Bonne maîtrise des principes d’architecture logicielle, des structures de données, des algorithmes et de la programmation orientée objet.
Capacité à comprendre et à travailler dans des domaines techniques complexes, notamment les environnements liés au hardware et aux semi-conducteurs.
Capacité à collaborer efficacement avec des spécialistes AI/ML et à transformer des prototypes expérimentaux en solutions logicielles robustes.
Atouts appréciésExpérience dans la mise en production d’une preuve de concept liée à l’IA ou aux LLM.
Expérience avec des plateformes cloud telles que AWS, Azure ou GCP.
Expérience avec Kubernetes et l’orchestration de conteneurs.
Expérience avec les frameworks LLM, les bases de données vectorielles, les architectures RAG ou les systèmes agentiques.
Connaissance des IP de semi-conducteurs, des interconnexions ou des technologies Network-on-Chip (NoC).
Une première expérience dans les environnements EDA ou semi-co