L'entreprise

Créé en 2015, Shopopop est un service de livraison en cotransportage. Au cœur de l'économie collaborative, Shopopop réinvente la livraison autour d'une vertu collective et vertueuse.

De leur côté, les commerçants proposent la livraison à domicile en cotransportage à leurs clients. Une solution de livraison flexible, humaine et responsable qui ne nécessite pas d'investissement matériel ou humain pour eux.

Pour réaliser ces livraisons, des particuliers, les cotransporteurs, profitent de leurs trajets pour livrer d'autres particuliers en chemin. En échange de ce service, ils perçoivent un pourboire de quelques euros grâce à l'app' Shopopop. Un véritable coup de pouce pour arrondir les fins de mois, tout en rendant service puisque c'est aussi l'occasion d'échanger un sourire et quelques mots ! Une livraison sur-mesure, idéale pour ceux qui n'ont pas la possibilité de se déplacer ou qui manquent de temps.

Aujourd'hui, Shopopop est le leader européen de la livraison en cotransportage :

+7000 commerçants partenaires

1M de téléchargements de l'app' Shopopop

10 millions de livraisons à domicile effectuées

5 pays européens

135 collaborateurs en Europe

Description du poste

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 coøts 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).

Profil recherché

• 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 goøt pour l'innovation en IA générative et votre rigueur dans la mise en production s'allient à votre sens du collectif: vous aimez expliquer, accompagner et transmettre vos bonnes pratiques à votre équipe et aux différentes parties prenantes en adaptant votre niveau de discours à vos interlocuteurs ;
• Vous maîtrisez les environnements DevOps et MLOps (Git, Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow, Kubeflow, monitoring avec Prometheus/Grafana) et savez transformer une expérimentation en solution fiable et scalable ;
• Votre truc en plus Une première expérience avec les LLMs en production et une envie de construire avec nous l'avenir de l'IA chez Shopopop en apportant vos idées, vos conseils et votre regard d'expert.

Le « Perfect Match » n'est pas toujours celui que l'on croit... Alors n'ayez pas peur de postuler si le poste vous inspire et que vous avez des expériences à faire valoir (et même si vous ne cochez pas toutes les cases). Chaque parcours est unique, et nous avons hâte de découvrir le vôtre !

Ce que nous offrons à nos collaborateurs

• Vous arrivez au bon moment pour avoir un véritable impact : vous serez au cœur de la transformation IA de Shopopop
• Vous bénéficiez d'une grande autonomie et d'un environnement agile où les prises d'initiatives sont encouragées #Test&Learn
• Vous rejoignez une équipe Produit volontaire et ambitieuse, attachée à la qualité et à l'innovation

Et en plus :

• Jusqu'à 2 jours de télétravail possibles par semaine + la possibilité de télétravailler 15 jours par an d'où vous voulez (dans le respect du fuseau horaire)
• Forfait Mobilité Durable (abonnement transport pris en charge à % / 200€ pour l'utilisation de mobilités douces)
• Carte Swile (8.5€ par journée travaillée, pris en charge à 60%)
• Statut Cadre, forfait jours
• 5 semaines de vacances + Jours de repos
• Des locaux flambant neufs à Nantes, proches de la gare
• Une mutuelle (Generali) prise en charge à 50 %
• Un espace déjeuner et un espace repos où le café, le thé et les gourmandises sont à volonté
• Des massages sur chaise une fois par mois

Et d'autres choses encore que l'on vous présentera par la suite, alors avant tout à votre CV !

Processus de recrutement

1 Premier échange téléphonique avec Camille, Talent Acquisition Manager, pour valider les synergies entre votre profil, vos aspirations et le poste

2 Entretien avec Jean-Marc, Team Lead Data, pour aborder la partie opérationnelle et partager vos visions

3 Un test technique en analyse statistique

4 Entretien avec Emilie, Chief Product Officer et votre N+2, et Laurent, Chief Technical Officer, pour valider le fit organisationnel

Et voilà, bienvenue chez nous

Required languages

• English - Level Intermediate

Réf: ad0b4a75-d2ca-46ee-aff5-53ea4db0131d