→ 70% Dev R&D IA & Data Pipelines de normalisation (Lightspeed, Tiller, Square. 50 POS différents). Matching d'items via embeddings. Mapping LLM-based de menus. LangGraph, agents, MCP, harnais d'évaluation. Du code en prod, avec revues et pair-programming. → 30% Data Analyst Onboarding données client, contrôles qualité, études livrables. Tu te frottes aux vraies données et aux vrais cas tordus - ce qui nourrit directement ta R&D. Beaucoup de bons devs IA ratent leur impact parce qu'ils n'ont jamais regardé sérieusement la donnée qu'ils transforment.
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