États-Unis
Launch Legends
Kargo
Ingénieur IA
États-Unis
New York, New York, United States
JavaScriptPythonKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Kargo crée des moments de connexion puissants entre les marques et les consommateurs pour développer leurs activités. Chaque jour, nos équipes dynamiques travaillent à repousser radicalement les limites de ce que l'IA agentique, la CTV, l'e-commerce, le social et le mobile peuvent accomplir pour offrir des expériences publicitaires uniques sur les plateformes les plus premium au monde. En adoptant une approche de science créative dans tout ce que nous faisons, nous innovons continuellement pour proposer des solutions qui surpassent les références du secteur et les attentes de nos clients. Kargo connaît une croissance rapide et dispose actuellement de bureaux à New York, Chicago, Los Angeles, Dallas, Sydney, Auckland, Londres et Waterford, en Irlande.
Ce dont nous sommes fiers
- AdAge Best Places to Work
- ThinkLA Partner of the Year
- Built In Best Places to Work
- Cynopsis 2025 Top Women in Media - Jeannine Shao Collins
- Martech Breakthrough Awards - Best Overall Adtech Company
- Digiday Media Awards Best Event
- Cynopsis Media Impact Awards-Best CTV Platform
- Martech Breakthrough Awards-CTV Innovation
- Adweek Media Plan of the Year Awards - Best Use of Insights
Qui nous recrutons
Des profils techniques qui souhaitent construire l'avenir. Des créatifs qui veulent le concevoir encore mieux. Des communicants pour gagner des marchés. Des collaborateurs pour bâtir. Des experts en données qui transforment les chiffres en insights. Des créateurs de produits qui transforment les idées en innovations. Toute personne désireuse de rejoindre une équipe qui ne s'arrête jamais pour demander quelle est la prochaine étape, car elle est déjà en train de la construire.
L'opportunité
Kargo recrute un Ingénieur IA pour concevoir, construire et mettre à l'échelle des produits et des automatisations basés sur l'IA pour notre organisation commerciale.
Au sein de l'équipe Data & IA, vous serez le lien entre les équipes de revenus et l'infrastructure IA, identifiant de manière proactive les cas d'usage à haute valeur ajoutée, construisant des flux de travail intelligents et des applications agentiques, et déployant des systèmes fiables sur Salesforce, Snowflake, Slack et d'autres plateformes internes.
Vous êtes à la fois opérationnel et capable de piloter la feuille de route stratégique des opérations IA chez Kargo.
Il s'agit d'un poste hybride nécessitant une présence sur site 4 jours par semaine.
Conformément aux lois fédérales, étatiques et locales applicables en matière de transparence salariale, la fourchette de salaire de base prévue pour ce poste est indiquée ci-dessous. En plus du salaire de base, ce rôle est éligible à une rémunération variable — soit le plan d'incitation aux ventes de Kargo (pour les rôles commerciaux), soit une prime discrétionnaire annuelle (pour tous les autres rôles). La rémunération réelle peut varier en fonction de facteurs tels que la situation géographique, l'expérience professionnelle, l'éducation et les compétences.
Fourchette salariale aux États-Unis $140,000—$180,000 USD
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Vos missions quotidiennes
- Concevoir, construire, déployer et maintenir des automatisations basées sur l'IA et des flux de travail d'agents en utilisant des frameworks d'orchestration modernes — LangGraph, n8n, outils OpenAI Responses/Agents, architectures compatibles MCP — avec des intégrations sur Salesforce, Slack, Snowflake, Atlassian, Google Workspace, Looker et Airtable
- Construire des applications LLM de qualité production — flux de travail d'agents, systèmes de récupération, copilotes internes — pour l'affichage des connaissances, le routage des flux de travail, l'aide à la décision et la génération de contenu dynamique
- Traduire les points de douleur métier en flux d'automatisation modulaires et extensibles qui sont observables, débogables et tolérants aux pannes
- Maintenir un modèle de gouvernance couvrant les normes d'ingénierie de prompt, les tests d'agents, les pistes d'audit et les boucles de rétroaction qui favorisent une itération continue
- Travailler de manière transversale avec les équipes Ventes, Service Client, Stratégie Média, Marketing, Produit et Opérations pour découvrir des opportunités d'automatisation, prototyper rapidement, documenter les outils et favoriser l'adoption en libre-service
- Piloter et communiquer la feuille de route AI Ops à la direction Data & IA — priorisée par impact métier, séquencée par faisabilité et fondée sur une découverte réelle avec les équipes commerciales
- Agir en tant que leader d'opinion interne de Kargo sur l'IA appliquée — rester à jour sur le paysage des LLM et des agents et partager généreusement ses connaissances pour améliorer la maîtrise de l'IA au sein des équipes
Qualifications
- 5–8+ années d'expérience en automatisation de systèmes, outils internes ou ingénierie de processus/données, avec une expérience pratique des plateformes d'orchestration telles que n8n, LangGraph, Zapier ou Make
- Maîtrise de Python ou JavaScript pour les connecteurs personnalisés et le scripting, avec une forte familiarité avec les SaaS APIs et l'interopérabilité des systèmes
- Expérience dans la construction d'applications LLM de qualité production utilisant ChatGPT Enterprise et les LLM APIs associés, y compris une familiarité avec les frameworks d'évaluation et d'observabilité
- Maîtrise des outils de développement assistés par IA (Claude Code, Cursor, Codex) pour accélérer la vélocité
- Capacité prouvée à faire le pont entre les ingénieurs et la direction commerciale, en gagnant la confiance par la livraison de solutions fonctionnelles et en restant proche de l'adoption après le déploiement
- Un instinct de bâtisseur et un penchant pour l'impact — livre rapidement, itère sur des retours réels, sait quand construire ou acheter, et mesure le succès par l'adoption et la réduction des frictions, pas par le nombre de lignes de code
- Apprécié : bibliothèques de prompts, récupération basée sur les embeddings ou bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate), pipelines RAG, Retool ou Streamlit pour des interfaces utilisateur internes légères, et expérience avec ArgoCD ou Kubernetes CI/CD
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