Bras droit du Président

Notre vision, et pourquoi ce stage existe

Devenir la référence de la donnée immobilière

Investir dans un bien, gérer un logement, piloter un immeuble, l'assurer, le

rénover, le céder : derrière chacune de ces décisions il y a un risque à évaluer

et un arbitrage à rendre. Acheter ou vendre. Louer ou remettre en état.

Indemniser ou expertiser. Provisionner ou attendre.

Elles se prennent avec des informations partielles, vieillies, éparpillées entre

dossiers papier, photos sans contexte et fichiers que personne ne partage.

Gestionnaire, bailleur, syndic, assureur, énergéticien : chacun arbitre à l'aveugle

sur des sommes considérables. Nous ne croyons pas que ce soit une fatalité.

Notre métier consiste à aller chercher la donnée là où elle existe réellement —

sur le terrain, dans le bien — puis à la transformer en décision. Un réseau

d'experts présents dans plus de 3 000 codes postaux pour la collecter.

Inspacer, notre technologie de numérisation 3D par IA, pour capturer un bien

tel qu'il est et non tel qu'on le décrit. Notre plateforme pour lire, qualifier et

structurer ce qui a été capté. Et, au bout de la chaîne, le livrable dont le client a

besoin pour arbitrer.

Notre ambition est d'en devenir la référence : un socle commun où chaque

bien a une histoire lisible — son état, ses évolutions, ses risques. Une donnée qui

ne dort pas dans un dossier mais s'enrichit à chaque passage, se compare

dans le temps et entre actifs, et finit par rendre l'arbitrage évident.

Cette ambition va au-delà de l'immobilier : nous voulons devenir l'OS qui

capture la donnée du réel et la structure, et nous commençons par

l'immobilier. Plus de la moitié de nos effectifs travaille dans les équipes tech,

produit et R&D, quatre brevets sont en cours de dépôt, et la technologie que

nous avons construite n'a pas d'équivalent sur le marché.

De meilleures décisions avec des données de qualité. Ce n'est pas une

signature marketing, c'est le programme de travail.

Notre avantage : nous tenons les deux bouts de la chaîne.

C'est le point à comprendre avant de candidater, parce que c'est lui qui rend

ce stage intéressant.

Beaucoup d'acteurs tiennent un bout. Des applications de visite et de capture.

Des cabinets qui produisent des diagnostics. Des éditeurs de logiciels de

gestion. Presque personne ne tient les deux : la collecte physique de la donnée,

à l'échelle et partout en France, et sa transformation en livrable qui vaut de

l'argent pour le client.

En amont, le terrain. Nos experts captent le bien avec Inspacer. La donnée

arrive structurée dans notre plateforme, et non sous forme de photos et de

commentaires libres que quelqu'un devra réinterpréter.

En aval, la post-production — et c'est là que se crée la valeur. À partir d'une

seule et même capture, nous produisons :

• des chiffrages de remise en état, après un sinistre ou une fin de location ;

• des chiffrages de travaux détaillés, métré par métré ;

• des analyses de risque pour les courtiers et les assureurs ;

• des plans stratégiques de patrimoine pour les bailleurs et les

investisseurs. 

Un seul passage sur le terrain sert donc plusieurs décisions, et chaque nouveau

livrable que nous savons produire s'appuie sur une donnée déjà collectée. Un

concurrent qui n'a que l'application n'a pas la donnée. Un concurrent qui n'a

que le réseau vend des rapports. Nous vendons des arbitrages instruits.

C'est notre position défendable. Ce stage sert à l'élargir.

Où nous en sommes

Créée en 2018 à Rennes, Check &Visit compte une soixantaine de

collaborateurs entre Rennes, Paris et Marseille, et a levé 12,5 M€ en série A. Près

de 400 000 missions réalisées depuis nos débuts. Et une accélération nette sur

les douze derniers mois : les missions réalisées avec Inspacer ont été

multipliées par quatre.

Nos clients : des bailleurs institutionnels comme CDC Habitat, des groupes

bancaires et assurantiels comme le Crédit Mutuel, des fonds d'investissement

immobiliers et des family offices, ainsi que des administrateurs de biens et des

courtiers.

Les opérations, là où la promesse se tient

Chaque jour, des centaines de missions sont prises en commande, affectées

au bon partenaire, réalisées, contrôlées, puis livrées dans le système de

chacun de nos clients. Tout se joue là : une donnée collectée en retard ou non

conforme, et la décision qu'elle devait éclairer se prend sans nous. Un livrable

produit à la main, et il ne passera jamais à l'échelle. Les opérations ne sont pas

le support de la vision, elles en sont la condition. Notre capacité à grandir

dépend de quatre choses :

• La fiabilité du réseau qui capture. Nous savons combien d'experts nous

avons ; nous devons savoir lesquels sont réellement disponibles, sur quelles

zones, avec quelle exigence tenue.

• Notre capacité à répondre. Une demande sans réponse, ou refusée faute

de couverture, est une affaire perdue deux fois — cela se joue dans le CRM

et au service client.

• Notre capacité à industrialiser la post-production. Un chiffrage ou une

analyse de risque produits artisanalement plafonnent en volume et en

marge. Chaque livrable que nous savons générer automatiquement à

partir de la donnée captée est un marché qui s'ouvre.

• Nos boucles de contrôle qualité. Détecter un livrable non conforme avant

le client, et faire revenir chaque retour client jusqu'au bon partenaire.

Nous recrutons le bras droit de Paul Valencia, notre Président, qui porte

notamment la direction des opérations et des finances, pour travailler les

deux maillons qui commandent tout le reste : la fiabilité de ce qui entre, et

l'industrialisation de ce qui sort. Vous ne documenterez pas des process

existants : vous contribuerez à les réécrire, puis à les faire adopter.

Vos missions, si vous les acceptez

En lien direct avec Paul, un chantier en deux volets qui tiennent ensemble : la

qualité de ce qui entre détermine ce qu'on peut automatiser en sortie. C'est le

sujet sur lequel vous serez jugé, et celui dont vous pourrez parler pendant les

dix ans qui suivent.

Volet 1 — Fiabiliser ce qui entre : le réseau de partenaires

Nous animons un réseau de partenaires indépendants dont nous ne pilotons

pas, aujourd'hui, de manière mesurer la fiabilité ni la disponibilité réelle. Vous

allez le rendre mesurable, puis en tirer les décisions.

• Définir et construire le score de fiabilité partenaire. Qu'est-ce qu'un

partenaire fiable ? Taux d'acceptation, ponctualité, conformité au premier

passage, rendez-vous non honorés, délai de restitution. Vous choisissez les

indicateurs, vous allez chercher la donnée dans nos bases, vous en faites

un score lisible et partagé — de la requête SQL au tableau de bord consulté

chaque semaine.

• Cartographier les disponibilités par zone. Déclarées d'un côté, réelles de

l'autre. Faire apparaître les zones tendues, les zones blanches et les

périodes de tension. Puis en déduire où recruter en priorité, avec quel profil,

pour quelle promesse de volume.

• Créer les déclencheurs qui font agir. Un score ne sert à rien s'il ne

déclenche rien : alerte sur un partenaire qui décroche, plan de remédiation,

priorisation de l'affectation, reconnaissance des meilleurs.

• Concevoir la mécanique d'engagement. Niveaux, objectifs atteignables,

reconnaissance visible, avantages liés à la performance réelle. Un système

que les partenaires ont envie de jouer, sans qu'on ait à les contraindre — ce

sont des indépendants.

Volet 2 — Industrialiser ce qui sort : la post-production

C'est là que se crée la valeur, et c'est aujourd'hui le maillon le plus artisanal de

la chaîne. Un plan 2D, un modèle 3D, un chiffrage de remise en état, un

chiffrage de travaux, une analyse de risque : autant de livrables que nous

produisons encore avec beaucoup de reprise humaine, à partir d'une donnée

d'inspection qui contient déjà l'essentiel de la réponse.

• Mesurer la chaîne de production avant de la toucher. Prenez le chiffrage

de remise en état : combien de temps par dossier, combien de reprises

manuelles et à quelles étapes, où sont les ruptures et les ressaisies ? On

mesure d'abord, on propose ensuite.

• Mesurer sans complaisance. Temps par livrable, taux de reprise humaine,

taux d'erreur, coût unitaire, part réellement automatisée. Un gain qu'on ne

sait pas mesurer n'existe pas. Puis travailler avec le produit et la tech pour

pérenniser ce qui fonctionne.

• Contribuer à ouvrir le livrable suivant. Analyse de risque pour un courtier,

plan stratégique de patrimoine pour un investisseur : que manque-t-il

dans la donnée que nous captons déjà pour les produire à l'échelle ? Cette

question vaut plusieurs millions d'euros de marché et personne chez nous

n'a le temps de s'y asseoir sérieusement.

Un chantier secondaire — les boucles de contrôle qualité

Selon votre appétence et l'avancement des deux volets, vous prendrez une

partie du contrôle qualité : en interne, quoi contrôler, sur quel échantillon, selon

quels critères et quels seuils — et comment traiter une non-conformité sans

bloquer la livraison ; en externe, les retours clients, les motifs de rejet dans leurs

propres systèmes et les réclamations, chaque signal devant revenir jusqu'au

partenaire concerné avec un délai et un suivi. Indicateurs : conformité au

premier passage, délai de correction, récidive par partenaire, réclamations

pour mille missions.

Les trois premières semaines sont une immersion : plusieurs jours de terrain

avec nos partenaires, et plusieurs jours en post-production avec les équipes

qui produisent les livrables. Nous resserrons le périmètre avec vous à l'issue de

cette période.

Ce sur quoi vous allez travailler

Nous avons fait un choix d'architecture assumé sur l'IA : prototyper vite, puis

internaliser.

Les automatisations naissent dans Claude Code — on cadre, on teste sur des

cas réels, on jette ce qui ne marche pas en quelques jours plutôt qu'en

quelques mois. Ce qui tient la route passe ensuite en production sur des

modèles open source hébergés sur notre propre infrastructure souveraine.

     • Temporal pour l'orchestration des workflows de la plateforme, n8n pour les

automatisations opérationnelles.

     • Le serveur MCP de notre plateforme et nos webhooks : vos agents

attaquent nos données et nos actions métier directement, sans intégration

jetable à réécrire à chaque fois.

     • Metabase et SQL pour la donnée, HubSpot pour le CRM et le service client,

et nos plateformes client et partenaire.

Vous n'arrivez donc ni sur une page blanche, ni sur une usine figée. Le passage

du prototype au run est précisément l'endroit où nous avons besoin de renfort

et de rigueur.

• Master 1 ou 2 : école d'ingénieurs ou parcours équivalent, avec un vrai goût

pour l'opérationnel. Vous voulez comprendre une chaîne de production de

bout en bout : ce qui se passe sur le terrain, et ce qu'on en fait ensuite.

• Vous êtes à l'aise avec les données. SQL, Python ou tableur avancé : vous

savez aller chercher une donnée, la recouper, et repérer quand un chiffre

ne veut rien dire. Sens de la mesure et du contre-exemple.

• Vous utilisez déjà l'IA générative au quotidien et voulez apprendre à

construire des automatisations fiables, pas des démonstrations.

• Sens du service et diplomatie : vous travaillerez avec des partenaires

indépendants qu'il faut embarquer sans les contraindre, et avec des clients

exigeants.

• Autonomie et fiabilité : on vous confiera des sujets sans mode d'emploi.

Ce qui n'est pas exigé

Aucune expérience préalable dans l'immobilier, l'assurance ou la logistique.

Vous n'avez pas besoin d'être développeur, mais vous devez être capable

d'écrire une requête, de lire un script et de manipuler une API. Nous cherchons

de la rigueur, de la curiosité et de l'énergie ; le métier s'apprend vite.

Modalités et processus de recrutement

Le processus — trois étapes, deux semaines

1. Un premier échange de 30 minutes pour comprendre votre parcours et

répondre à vos questions.

2. Un entretien approfondi avec le Président sur vos motivations et votre

manière de travailler.

3. Un cas pratique court, à préparer chez vous puis à débattre avec nous —

représentatif d'un vrai sujet opérationnel en cours.

Puis, avant votre décision, une demi-journée d'observation : une tournée avec

un expert le matin, la post-production l'après-midi. Vous saurez exactement ce

que vous rejoignez.

Nous nous engageons à donner une réponse claire à chaque étape, sous cinq

jours ouvrés.

Envoyez votre CV et quelques lignes — pas une lettre de motivation type.

Dites-nous surtout quel processus, dans une expérience passée, vous avez

rendu plus simple ou plus rapide, et comment vous l'avez mesuré.