Description du poste
Votre poste đ
Vous cherchez Ă avoir un poste clĂ© en termes dâenjeux Data et IAqui combine ingĂ©nierie logicielle, Gen AI, ML Ops et intĂ©gration IA â
Votre truc en plus â Votre vision globale de lâIA comme levier de transformation sâallie Ă votre capacitĂ© Ă embarquer mâentreprise dans cette dynamique en apportant vos idĂ©es, vos conseils et votre regard dâexpert.
â Stop! La suite de votre parcours professionnel se trouve peut-ĂȘtre chez Shopopop qui ouvre un poste dâAI Engineer.
Pourquoi ?
Pour structurer, industrialiser et piloter notre vision IA des modÚles à la mise en production, en passant par leur impact sur les produits et les métiers.
Votre rĂŽle sera central : concevoir, dĂ©ployer et maintenir les systĂšmes dâIA et de ML qui optimisent nos modĂšles de pricing, de matching de trajets, de recommandations et de yield management, tout en accompagnant la montĂ©e en puissance de Shopopop dans lâusage des LLMs agentiques.
Vous lâaurez compris, on ne cherche pas de formule magique mais une expĂ©rience confirmĂ©e en data science et machine learning alliĂ©e Ă une vraie curiositĂ© pour lâIA et lâenvie de partager son expertise⊠et la magie opĂ©rera đ§ââïž
Votre Ă©quipeâšđšâđ©âđ§âđŠâš
Vous serez intégré.e au pÎle Produit, réparti comme suit :
* Emilie, notre Chief Product Officer
* LâĂ©quipe Product Management avec Matthieu, Product Manager, et le trio que forme EugĂ©nie, Valentin et Yves, nos Product Owner (Mobile / Back Office / API), sans oublier Emma, notre Technical Account Manager
* LâĂ©quipe Product Design avec le binĂŽme de choc Nolwenn et Sophie
* LâĂ©quipe Data (vous ĂȘtes lĂ đ) avec Jean-Marc â Team Lead Data â qui fait Ă©clater de rire son public sur scĂšne comme les donnĂ©es Ă©clatent en insight au bureau đ, Jordan â Data Scientist â qui enchaĂźne les algorithmes comme les coups lors dâun combat: avec prĂ©cision et impact đ„, Ngoc â Data Scientist â gastronome Ă la recherche de la perfection dans ses plats comme dans ses modĂšles prĂ©dictifsđ, et Sonia â Data Analyst â qui trace son parcours de randonnĂ©e comme des dashboardsđ„Ÿ: clartĂ© et sens de lâorientation sont les maĂźtres mots
Vous travaillerez aussi en lien étroit avec les autres pÎles Tech et Métiers.
Si ce que vous avez lu jusquâici vous plaĂźt, voici un peu plus de dĂ©tails đ
Vos missions đ„
đ§© Architecture & LLM Agentic
* Concevoir et maintenir une architecture IA modulaire intĂ©grant des LLMs agentiques capables dâorchestrer plusieurs modules (recommandation, prĂ©diction, dĂ©cision);
* Agencer et imbriquer ces composants avec une vision systémique;
* Concevoir et automatiser les pipelines dâentraĂźnement, de rĂ©-entraĂźnement et dâĂ©valuation des modĂšles.
âïž MLOps & Automatisation
* DĂ©finir et mettre en Ćuvre une infrastructure MLOps complĂšte : CI/CD, surveillance des performances, gestion des dĂ©rives, optimisation des coĂ»ts;
* DĂ©terminer les approches dâautomatisation des rĂ©entraĂźnements (pricing, matching, yield management);
* Gérer la maintenance des programmes IA pour garantir robustesse, scalabilité et fiabilité.
đ§ ML & Reinforcement Learning
* Explorer et implĂ©menter des approches dâapprentissage par renforcement, pour adapter en temps rĂ©el nos modĂšles aux comportements des utilisateurs et aux fluctuations marchĂ©;
* Travailler sur la modĂ©lisation des comportements et lâoptimisation dynamique de la performance opĂ©rationnelle.
đŸ Data Engineering & Cloud
* Collecter, nettoyer et prĂ©parer les donnĂ©es pour lâentraĂźnement des modĂšles, en adoptant une approche pragmatique et orientĂ©e efficacitĂ©;
* Maintenir et optimiser notre datawarehouse Snowflake et les pipelines associés (Airbyte, DBT, PostgreSQL).
𧰠Développement & DevOps
* Développer des APIs performantes et scalables (FastAPI, REST) pour exposer les modÚles en production;
* Implémenter les bonnes pratiques DevOps;
* Garantir la sécurité et la conformité des données tout au long du cycle de vie des modÚles.
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