CTO Late Co-Founder
- contexte
- DeepFlows
- Responsabilités-clés & Tech Stack
- Qualification et compétences requises
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Fondée en 2024 par des ingénieurs ML & Soft issus de Google, Polytechnique, Centrale Paris, et un ancien banquier d'affaires, DeepFlows est une société technologique en forte croissance qui automatise les travaux analytiques fastidieux pour les fondateurs, les conseillers financiers et les investisseurs. Soutenue par des investisseurs privés de J.P. Morgan, Morgan Stanley, Meta, et d'autres, et soutenue par Microsoft, cette plateforme exploite des agents d'IA de pointe pour accélérer et améliorer radicalement la prise de décision dans les domaines des fusions et acquisitions, du capital-investissement et de la gestion d'actifs.
| Domaine | Missions-clés |
| AI Pipeline Dev. | Design, build, and optimise a multi-agent orchestration layer (CrewAI → LangChain), plug-and-play LLM back-ends (Azure OpenAI, Amazon Bedrock), Retrieval-Augmented Generation pipelines (vector + knowledge-graph RAG in Neo4j), and a full evaluation/observability loop |
| MLOps & Infra | Own end-to-end CI/CD for models and services; containerise with Docker, run at scale on AKS/EKS, and govern experiments via Azure ML + MLflow. Stand-up AWS pathways for Bedrock-native models and future hybrid workloads |
| Data & Knowledge Engineering | Ingest and transform high-volume financial data using PySpark and Pandas; power low-latency search with FAISS vectors and Azure Cognitive Search; manage graph relationships in Neo4j and analytics in Azure Synapse |
| Security & Compliance | Unqualified SOC 2 Type II audit; zero major pen-test findings |
| AI Product Strategy | Translate fundraising and investor workflows into NLP/LLM solutions; drive model-selection, prompt-tuning, RAG/KG innovation, and cost-to-accuracy optimisation; maintain a forward-looking tech radar for emerging foundation models |
| Leadership & Culture | Set engineering standards, run design reviews, and foster knowledge-sharing through Linear, GitHub, Azure DevOps, and living internal docs; mentor a high-performance team and recruit top-tier AI talent |
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Diplôme en informatique, génie logiciel, ou domaine connexe, ou expérience équivalente ;
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Au moins +4-6 ans d'expérience professionnelle dans l'ingénierie de l'apprentissage automatique et une expertise pratique approfondie avec les LLM, la génération augmentée par récupération, et les graphes de connaissances ;
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Proactif et capable de travailler de manière indépendante, tout en s'épanouissant dans des environnements d'équipe collaboratifs ;
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À l'aise dans les relations avec les clients, les investisseurs, et le conseil d'administration.
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Bonus : Recherche publiée ou contribution open-source dans le NLP. Expérience avec des sociétés de finance et d'investissement. Succès antérieur dans un parcours de startup de la phase d'amorçage à celle de la série B.