La mission du Revenue Operations Engineer est de construire, déployer et maintenir les systèmes qui font tourner les équipes Revenue de nos clients : CRM, automatisations, intégrations entre outils, qualité de la donnée, et aujourd'hui agents IA. Il est le binôme technique des Revenue Operations Managers, celui qui transforme les décisions d'architecture en solutions qui tiennent dans la durée.

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La Mission La différence en 2026 : une part croissante de ce que tu déploies embarque de l'IA. Enrichissement, qualification, préparation de RDV, synthèse d'interactions, mise à jour automatique du CRM, aide à la décision commerciale. Ton job n'est pas de tester des outils IA, c'est de les mettre en production avec le même niveau d'exigence que le reste : fiable, mesuré, documenté, maintenable.

Tu es le binôme technique des Revenue Operations Managers, celui qui transforme les décisions d'architecture en solutions qui tiennent dans la durée. Pas des démos qui s'effondrent en production.

Au sein d'une Revenue Squad expéricien Tu auras l'occasion de travailler sur plusieurs clients (2 à 3 en parallèle) avec des stacks et des enjeux variés, ce qui garantit une montée en compétences rapide et une exposition large aux outils du marché.

Responsabilités Construction et déploiement de solutions techniques

Configurer, optimiser et déployer des instances CRM (HubSpot en priorité, Salesforce en parallèle) : objets, propriétés, pipelines, workflows d'automatisation.

Concevoir et implémenter des architectures d'automatisation via N8N, Make ou équivalent, avec une vraie rigueur sur la gestion des erreurs, les boucles et la maintenabilité.

Connecter les outils entre eux via API (REST, webhooks), ETL ou connecteurs natifs.

Gérer les migrations de données : nettoyage, transformation, import/export entre systèmes.

Assurer la qualité et la cohérence de la donnée dans le temps (déduplication, enrichissement, gouvernance).

Définir les standards techniques de déploiement pour des mises en production robustes.

Compétences clés Maîtrise HubSpot (Admin, Ops Hub) et/ou Salesforce

Pratique confirmée de N8N,



Make ou équivalent

Lecture et utilisation d'APIs (REST, JSON, webhooks)

Rigueur sur les migrations et la gouvernance de données

Capacité à produire des systèmes qui durent, pas juste pour la démo

IA appliquée au Revenue

Concevoir et déployer des agents IA dans les process Revenue de nos clients : qualification et scoring, enrichissement, préparation de RDV, synthèse d'interactions, mise à jour de CRM, next best action.

Intégrer des LLM dans les chaînes d'automatisation (API Anthropic, OpenAI, ou via N8N) : conception des prompts, structuration des sorties, chaînage d'appels, gestion des cas d'échec.

Poser les garde-fous qui rendent l'IA déployable en production : validation humaine sur les actions sensibles, fallback, traçabilité, coût par exécution, confidentialité des données clients.

Mesurer la fiabilité réelle des cas d'usage déployés (taux d'erreur, adoption, temps gagné) et itérer, plutôt que livrer un POC et passer à la suite.

Préparer la donnée client pour l'IA : sans donnée propre et structurée, aucun agent ne tient.

Industrialiser des briques IA réutilisables d'une mission à l'autre et contribuer à l'offre Ocobo sur le sujet.

Compétences clés Cas d'usage IA déjà déployés en production, pas seulement testés

Prompting structuré, sorties contraintes (JSON), chaînage d'appels

Compréhension des limites : non-déterminisme, hallucination, coût, latence

Sensibilité aux enjeux de confidentialité et RGPD sur les données clients

Appétence pour les protocoles d'orchestration (MCP, agents) et capacité à distinguer ce qui est mature de ce qui est du bruit

Stack & standards techniques

Être le référent technique sur l'ensemble de la stack RevOps des clients : sales engagement, marketing automation, customer success, facturation, productivité commerciale.





Évaluer et recommander les bons outils selon le rapport valeur/complexité, IA comprise, en distinguant la promesse produit de ce que l'outil fait réellement.

Définir les standards techniques de déploiement Ocobo et contribuer à la construction de la stack interne.

Compétences clés Connaissance de l'écosystème RevOps (Apollo, Salesloft, Planhat, Chargebee, Modjo…)

Esprit de benchmarking, capacité à arbitrer entre solutions

Sens du rapport valeur/complexité

Documentation & transmission

Documenter les architectures déployées : schémas de flux, guides d'administration, référentiels techniques.

Produire des livrables de fin de mission clairs et actionnables pour les équipes clients.

Former les consultants RevOps Ocobo aux outils et aux cas d'usage IA déployés, pour qu'ils sachent les vendre et les opérer.

Contribuer à la capitalisation des bonnes pratiques techniques en interne.

Compétences clés Rigueur documentaire, clarté rédactionnelle

Pédagogie, capacité à vulgariser le technique

Sens du livrable, orientation client

Profil recherché Bac+4/5 (ingénieur, université, école de commerce avec forte composante technique)

3 à 5 ans d'expérience sur des sujets techniques RevOps, intégration de systèmes, ou déploiement d'outil SaaS

Maîtrise d'un CRM (SFDC ou HubSpot en priorité) : configuration avancée, workflows, APIs

Pratique confirmée de l'automatisation via N8N, Make ou équivalent

Expérience avec les APIs REST : lecture de documentation, appels, gestion de webhooks

Expérience concrète de mise en production de cas d'usage IA (agents, LLM intégrés à des workflows, automatisations augmentées), avec le recul sur ce qui a marché et ce qui a cassé

Compréhension suffisante du métier Revenue pour concevoir des solutions qui répondent au vrai problème

Exposition à des interlocuteurs métier (contexte client, agence ou interne exigeant)

Autonomie, rigueur, sens des priorités

AC Aude Cadiot

Associée @ Ocobo

Référence française du Revenue Operations (TheFork, Spendesk). Experte du customer journey, des organisations GTM, du scaling d'équipes RevOps.

Prêt(e) pour l'impact ?

On ne cherche pas des exécutants, mais des architectes du revenu.

📌 Revenue Operations Engineer (Cambridge)
🏢 Ocobo
📍 Cambridge