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Offres d'emploi développeur IA

Retrouvez toutes les offres de développeur intelligence artificielle en France : LLM, Python, GenAI, full stack et alternance.

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Emploi développeur IA en France — panorama 2026

Le marché du développeur intelligence artificielle en France reste tendu : LLM, RAG, agents, MLOps et intégration GenAI en produit. Les entreprises recrutent des profils Python, Java ou full stack capables de livrer en production, pas seulement de prototyper.

Sur Expira, les offres sont filtrées sur l'écosystème IA : scale-ups, ESN, banques et grands comptes en transformation. Les salaires affichés sur les fiches permettent de comparer avant de postuler.

Compétences recherchées pour un développeur IA

Stack fréquente : Python, PyTorch ou TensorFlow, APIs LLM (OpenAI, Mistral), LangChain/LlamaIndex, Docker/Kubernetes, SQL et cloud (AWS, GCP). Côté Java/Angular, les missions GenAI enterprise recrutent aussi des profils full stack.

Les recruteurs valorisent la mise en production (tests, observabilité, latence), la collaboration produit et une culture agile. Alternance et stage IA restent des portes d'entrée privilégiées.

Comment postuler efficacement

Créez votre profil Expira, activez une alerte email et ciblez les offres avec salaire affiché. Préparez un portfolio (GitHub, projets RAG/agents) et adaptez votre CV aux mots-clés : LLM, MLOps, Python, GenAI.

Questions fréquentes

Combien d'offres développeur IA en France sur Expira ?
0 offre ouverte actuellement. Créez une alerte pour ne rien manquer.
Quel salaire pour un développeur IA à France ?
Médiane observée sur Expira : 55–80 k€ brut/an (CDI confirmé). Junior : 42–52 k€ · Senior LLM/MLOps : 85–120 k€ à Paris.
Faut-il un diplôme d'ingénieur pour devenir développeur IA ?
Un Bac+5 facilite l'accès, mais les recruteurs regardent surtout les projets concrets, l'expérience production et Python/ML. Bootcamps data et alternances complètent bien un parcours.
Quelle différence entre développeur IA et data scientist ?
Le développeur IA implémente logiciels, APIs et pipelines de déploiement. Le data scientist explore les données et entraîne des modèles. Les frontières se croisent sur les postes ML engineer.