Le poste d'ingénieur IA que vous n'aurez pas à recruter.

Un ingénieur IA déployé directement dans l'équipe du client : il comprend le problème réel, écrit du code de production, connecte l'IA aux systèmes existants et reste responsable jusqu'à ce que la solution tourne. Le modèle vient de Palantir, il est aujourd'hui adopté par OpenAI, Anthropic et Google. Chez AI Makers, c'est le cœur de l'offre : un FDE intégré à votre équipe, encadré par notre CTO.

Parce que 95 % des pilotes IA en entreprise ne produisent aucun retour mesurable (étude MIT, 2025) : les modèles sont puissants, mais les brancher sur un environnement réel est le vrai problème. Résultat : les offres d'emploi FDE ont été multipliées par 8 en un an, et les labs IA paient ce profil entre 385 K$ et 1 M$ par an. Peu d'entreprises peuvent recruter ce profil. Beaucoup peuvent en déployer un.

À vous, intégralement. Code, playbooks, documentation : toute la propriété intellectuelle vous appartient, c'est écrit dans le contrat. Le jour où on part, tout reste chez vous. Zéro dépendance, zéro otage.

Walid, notre CTO. Chaque système livré passe en revue avec lui, chaque arbitrage technique remonte vers lui, et l'ingénieur s'appuie sur les playbooks des 200+ systèmes déjà déployés par le cabinet. Votre ingénieur travaille dans votre équipe, jamais seul face à un problème.

L'objectif tient en un mot : autonomie. À 6 mois, les systèmes tournent, les playbooks sont écrits et vos référents sont formés pour les faire vivre. Chaque système part avec sa documentation, propriété client totale.

Les deux. Nous intervenons en présentiel en France métropolitaine et au Maroc, depuis nos bureaux de Paris et Casablanca, et à distance pour l'ensemble de la zone francophone. Le format se cale sur votre organisation lors du diagnostic.

3 mois. L'accompagnement se poursuit ensuite au mois, avec un préavis de 30 jours. Les premières semaines servent à l'audit et à la roadmap chiffrée, puis les premiers systèmes partent en production dès le premier mois.

Vous pouvez, et certains de nos clients le font ensuite. La question est le moment : recruter un ingénieur IA senior prend 6 à 12 mois et engage 101 000 à 122 000 € chargés par an, sur un poste dont vous ne connaissez pas encore le contour. Déployer un FDE prend quelques semaines, coûte une fraction du poste, et vous apprend exactement ce que ce rôle doit faire chez vous. Vous recrutez ensuite en connaissance de cause, ou pas du tout.

C'est prévu, et c'est même un bon scénario de sortie. Les systèmes, les playbooks et la documentation vous appartiennent dès le premier jour. Le jour où vous embauchez votre propre ingénieur, il hérite d'un environnement documenté et d'équipes déjà formées : il est productif en quelques semaines. Nous pouvons aussi vous aider à définir la fiche de poste et à évaluer les candidats.

Un freelance vous vend des jours et repart avec son savoir. Nous vendons un résultat. Quand on part, vos référents restent, la documentation reste, et tout le code vous appartient.

Python, TypeScript et SQL côté langages, modélisation et ETL côté données, API et cloud côté architecture, RAG et systèmes multi-agents côté IA appliquée. La moitié qui décide vraiment est ailleurs : recueil du besoin, arbitrage entre périmètre et vitesse, écrit clair, gestion des parties prenantes. Ces quatre compétences de terrain s'acquièrent en livrant chez des clients.

Entre 45 000 et 55 000 € bruts pour un junior en Île-de-France, 55 000 à 75 000 € pour un confirmé, 75 000 à 100 000 € pour un senior, et au-delà de 100 000 € pour un lead. Comptez environ 35 % de plus en coût chargé. Les régions se situent environ 15 % en dessous. Dans les labs américains le même profil se négocie entre 385 000 et 1 million de dollars.

Le solutions engineer intervient en avant-vente et démontre un produit. Le Forward Deployed Engineer arrive après la signature et construit dans l'environnement du client. Le premier porte un cycle de vente, le second porte un système en production.

Sur le périmètre IA appliquée, souvent oui. L'ESN staffe un profil sur un périmètre défini à l'avance, avec une obligation de moyens. L'ingénieur déployé s'engage sur un résultat mesuré au KPI, système par système, et forme vos équipes en même temps.

Zéro jour, parce que l'onboarding a lieu avant. Deux semaines avant le kick-off il lit vos process, apprend votre vocabulaire et prend en main vos outils. Le premier chantier s'ouvre en semaine 1.

D'après l'étude MIT publiée en 2025, l'échec vient du dernier kilomètre du déploiement plutôt que de la qualité des modèles. Droits d'accès, cas particuliers, adoption réelle par les équipes, intégration aux systèmes existants. Chaque environnement d'entreprise est compliqué à sa façon, et aucun logiciel sur étagère ne s'y branche seul.

Cela dépend de trois choses : la profondeur métier requise, la stabilité de votre charge sur trois ans, et ce que vous savez déjà du poste. Si le savoir critique met deux ans à s'acquérir ou si votre charge est stable, recrutez. Si vous ouvrez ce poste pour la première fois, déployez d'abord et recrutez ensuite en sachant quoi chercher.

Trois cas. Profondeur métier extrême où un permanent portera mieux le savoir. Charge stable et prévisible à long terme où un salarié revient moins cher. Équipe déjà en place où il manque la méthode plutôt que les bras, auquel cas nous vous orientons vers nos formations en entreprise.

Nous changeons d'ingénieur, en une semaine. Le successeur reprend des playbooks écrits et un environnement documenté. C'est une différence de fond avec un recrutement raté, qui coûte six mois de plus.

C'est le cas standard. Il se branche sur vos process de sécurité, vos revues de code et vos environnements. Tout le code part sur votre GitHub, versionné et relu. Notre page gouvernance IA détaille le cadre.

C'est déjà compris dans la mission : 2 heures par semaine, sur les systèmes que votre ingénieur construit chez vous. Vos développeurs cadrent et livrent en binôme avec lui, la revue de code passe par notre CTO, et les playbooks qu'ils écrivent deviennent votre référentiel. Si vous cherchez une montée en compétence sans déploiement, nos formations IA en entreprise couvrent le socle.

Sur la partie cadrage, arbitrage et relation métier, oui, et c'est souvent le profil le plus rapide à monter. Il lui manque le socle technique. Nos meilleures paires associent un développeur senior et un product manager sur le même chantier.