# AI & Product Operation Specialist (f/h/n) at Hublo

Hublo is hiring an AI & Product Operation Specialist (f/h/n) in Paris, France. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Hublo](https://jobsbylevel.com/go/9800f176-3c1c-4e3b-94b4-b1c84450fda3?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 35 out of 100. Paris, France.

## Details

- Company: [Hublo](https://jobsbylevel.com/companies/hublo)
- AI level: AI Level 1 (score 35 out of 100)
- Location: Paris, France
- Posted: November 6, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/9800f176-3c1c-4e3b-94b4-b1c84450fda3?utm_medium=ai-agent
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## Description

Chez Hublo, nous croyons qu’une société en bonne santé s’appuie sur des vocations préservées . C’est pourquoi, chaque jour, nous réconcilions les aspirations individuelles et les contraintes des organisations grâce à une plateforme RH conçue exclusivement pour les établissements de santé et ceux qui y travaillent. Depuis 2016, nous accompagnons les établissements de santé à attirer, recruter et organiser pour assurer la continuité des soins. Et nous aidons les soignants et professionnels à se construire leur carrière. Aujourd’hui, la plateforme Hublo est utilisée par 6 000 établissements de santé en France et à l'étranger, et plus d ’1,4 millions de professionnels. Certifiée B-Corp et entreprise à mission, nous portons une exigence d'impact autant que de performance. En 2025, l'entreprise a dépassé les 30 millions d'euros de revenus annuels récurrents, est rentable et fait partie du Next40 . L'équipe fondatrice et dirigeante est soutenue par des investisseurs français de premier plan (Five Arrows, Revaia, Bpifrance) dont l’accompagnement a notamment permis de réaliser 4 opérations de M&A. Avec 200 collaborateurs , l’équipe continue de grandir et chaque recrutement compte. Envie d’améliorer concrètement le secteur de la santé ? Parlons-en ! Ton rôle En tant que AI Product Ops Specialist au sein de l’équipe Product Ops, tu viens renforcer directement la manager qui porte aujourd’hui seule le scope des agents IA et des automatisations chez Hublo. Tu es responsable de prendre en main, fiabiliser et faire évoluer les workflows utilisés par les équipes Produit et Tech, puis d’étendre progressivement ces usages aux autres équipes de Hublo lorsqu’ils apportent un gain réel, mesuré et durable. Tu contribues à faire de l’IA et de l’automatisation des leviers simples, fiables et accessibles, en garantissant la qualité des résultats, la sécurité des données, la documentation des workflows et l’autonomie des équipes qui les utilisent. Ton impact Prendre en main et fiabiliser les agents IA et automatisations en production, comprendre leurs dépendances et traiter les incidents de bout en bout, sans escalade systématique. Surveiller les exécutions et la qualité des sorties, en mettant en place les contrôles, alertes et indicateurs nécessaires pour détecter les fragilités avant qu’elles ne bloquent les utilisateurs. Structurer l’ownership de la stack IA et automatisation, avec un inventaire des workflows, des responsables identifiés, une documentation à jour et des procédures de reprise accessibles. Garantir la qualité, la sécurité et la protection des données utilisées par les agents et automatisations, dans un environnement lié aux établissements de santé et aux professionnels qui y travaillent. Concevoir et déployer de nouvelles automatisations en arbitrant entre IA, no-code, règles Jira et processus manuel selon le gain attendu, la complexité réelle et le niveau de risque. Mesurer et transmettre l’impact des automatisations, en suivant le temps gagné, l’adoption des workflows et l’autonomie progressive des équipes Product & Tech, puis des autres équipes de Hublo. Ce que nous recherchons Must-have 2 à 5 ans d’expérience en Product Ops, Ops, BizOps, automatisation ou dans un rôle opérationnel comparable. Expérience concrète de mise en production et de maintenance d’automatisations utilisées par d’autres personnes dans un cadre professionnel. Pratique opérationnelle de l’IA : prompts structurés, agents, sources de contexte et contrôle de la qualité des résultats. Méthode de diagnostic fiable : lecture des historiques d’exécution, formulation d’hypothèses, distinction entre symptôme et cause, correction testée avant déploiement. Autonomie et sens de la transmission : prioriser, documenter, dire non lorsque nécessaire et rendre les équipes autonomes. Nice-to-have Pratique avancée de Make, Dust, Jira ou Notion. Compréhension des intégrations entre outils : API, webhooks, formats de données et authentification. Bases en SQL ou Metabase. Première

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