Votre poste Vous cherchez à avoir un poste clé en termes d'enjeux Data et IA ❓ L'étape suivante pour vous c'est de combiner ingénierie logicielle, Gen AI, ML Ops et intégration IA, pour un impact direct sur les produits et la vie d'entreprise ❓ ✋ Stop ! La suite de votre parcours professionnel se trouve peut-être chez Shopopop qui ouvre un poste d'AI Engineer. Pourquoi ? Pour renforcer notre expertise en IA générative et Data Science, gagner en robustesse sur nos briques data stratégiques, et accélérer l'industrialisation de nos process data & IA (ML Ops, Airbyte, DBT.). Concrètement, vous serez l'expert.e référent.e de l'équipe data, intervenant à la fois sur l'architecture (stockage, outils, choix techniques), la partie data engineering (pipelines, optimisation, industrialisation) et en support à l'équipe data science (conseils, accompagnement, bonnes pratiques). Plus précisément, vos missions couvriront : - Le développement et la maintenance des APIs exposant nos modèles IA (dispatch, pricing, trajets réguliers.) ; - La gestion et l'optimisation de notre datawarehouse ; - La construction et l'amélioration de pipelines de données ; - Le choix d'une plateforme ML Ops avec le déploiement et le suivi de nos modèles ; - L'intégration des technologies IA (LLMs, outils agentiques, MCP.) dans l'ensemble des services Shopopop. Vous l'aurez compris, on ne cherche pas de formule magique mais une expérience confirmée en data science et machine learning alliée à une vraie curiosité pour l'IA et l'envie de partager son expertise. et la magie opérera ♂️ Votre équipe ✨✨ Vous serez intégré.e au pôle Produit, réparti comme suit : - Emilie, notre Chief Product Officer - L'équipe Product Management avec Matthieu, Product Manager, et le trio que forme Eugénie, Valentin et Yves, nos Product Owner (Mobile / Back Office / API), sans oublier Emma, notre Technical Account Manager - L'équipe Product Design avec le binôme de choc Nolwenn et Sophie - L'équipe Data (vous êtes là ) avec Jean-Marc - Team Lead Data - qui fait éclater de rire son public sur scène comme les données éclatent en insight au bureau , Jordan - Data Scientist - qui enchaîne les algorithmes comme les coups lors d'un combat : avec précision et impact , Ngoc - Data Scientist - gastronome à la recherche de la perfection dans ses plats comme dans ses modèles prédictifs, et Sonia - Data Analyst - qui trace son parcours de randonnée comme des dashboards : clarté et sens de l'orientation sont les maîtres mots Vous travaillerez aussi en lien étroit avec les autres pôles Tech et Métiers. Si ce que vous avez lu jusqu'ici vous plaît, voici un peu plus de détails Vos missions Développement & Data Engineering - Développer et maintenir les APIs exposant nos modèles IA (dispatch, pricing, trajets réguliers) via FastAPI et REST; - Optimiser et maintenir notre datawarehouse (PostgreSQL) et développer nos pipelines de données (Airbyte, DBT); - Industrialiser les flux de données temps réel via une approche ETL ou ELT. ML Ops & IA générative - Mettre en place et maintenir la plateforme ML Ops et des pipelines CI/CD ; - Monitorer les performances, gérer la dérive, optimiser les coûts et le temps d'inférence; - Déployer et intégrer des LLMs et IA agentiques dans les services Shopopop; Implémenter des outils communs (MCP, APIs) et garantir la sécurité / conformité des accès aux données. Accompagnement & expertise Challenger et améliorer les pratiques de l'équipe data développement sur les développements d'algorithmes, l'architecture et le choix des outils ; Proposer des architectures robustes, évolutives et économes (FinOps).- Vos 5 ans d'expériences en data science, IA ou data engineering vous ont déjà permis de mener à bien de nombreux projets, aussi bien en développement de modèles de machine learning qu'en industrialisation de pipelines data ⚙️ ; - Vous avez déjà été amené.e à déployer des modèles (MLflow, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.) et à les rendre accessibles via des APIs performantes (FastAPI, REST) ; - Votre maîtrise de Python orienté data science (Pandas, Polars, SQL avancé) et votre capacité à travailler avec des environnements modernes (Airbyte, DBT, PostgreSQL, Snowflake) vous permettent de faire le lien entre la science des données et l'ingénierie ; - Vous n'avez pas peur d'être audacieux.se et de pousser vos sujets ! Votre curiosité, votre goût pour l'innovation en IA générative et votre rigueur dans la mise en production s'allient à votre sens du collectif: vous aimez expliquer,