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 qui combine ingénierie logicielle, Gen AI, ML Ops et intégration IA

Votre truc en plus Votre vision globale de l'IA comme levier de transformation s'allie à votre capacité à embarquer m'entreprise dans cette dynamique en apportant vos idées, vos conseils et votre regard d'expert.

Stop ! La suite de votre parcours professionnel se trouve peut-être chez Shopopop qui ouvre un poste d'AI Engineer.

Pourquoi ?

Pour structurer, industrialiser et piloter notre vision IA des modèles à la mise en production, en passant par leur impact sur les produits et les métiers.

Votre rôle sera central : concevoir, déployer et maintenir les systèmes d'IA et de ML qui optimisent nos modèles de pricing, de matching de trajets, de recommandations et de yield management, tout en accompagnant la montée en puissance de Shopopop dans l'usage des LLMs agentiques.

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

Architecture & LLM Agentic

• Concevoir et maintenir une architecture IA modulaire intégrant des LLMs agentiques capables d'orchestrer plusieurs modules (recommandation, prédiction, décision);
• Agencer et imbriquer ces composants avec une vision systémique;
• Concevoir et automatiser les pipelines d'entraînement, de ré-entraînement et d'évaluation des modèles.

MLOps & Automatisation

• Définir et mettre en œuvre une infrastructure MLOps complète : CI/CD, surveillance des performances, gestion des dérives, optimisation des coøts;
• Déterminer les approches d'automatisation des réentraînements (pricing, matching, yield management);
• Gérer la maintenance des programmes IA pour garantir robustesse, scalabilité et fiabilité.

ML & Reinforcement Learning

• Explorer et implémenter des approches d'apprentissage par renforcement, pour adapter en temps réel nos modèles aux comportements des utilisateurs et aux fluctuations marché;
• Travailler sur la modélisation des comportements et l'optimisation dynamique de la performance opérationnelle.

Data Engineering & Cloud

• Collecter, nettoyer et préparer les données pour l'entraînement des modèles, en adoptant une approche pragmatique et orientée efficacité;
• Maintenir et optimiser notre datawarehouse Snowflake et les pipelines associés (Airbyte, DBT, PostgreSQL).

Développement & DevOps

• Développer des APIs performantes et scalables (FastAPI, REST) pour exposer les modèles en production;
• Implémenter les bonnes pratiques DevOps;
• Garantir la sécurité et la conformité des données tout au long du cycle de vie des modèles.

Profil recherché

• Votre solide expérience en data science, IA ou ML engineering / MLOps vous ont déjà permis de mener à bien de nombreux projets lors de vos précédents emplois, aussi bien en développement de modèles de machine learning qu'en industrialisation de pipelines data ;
• Votre maîtrise de Python orienté data science (Pandas, Polars, SQL avancé) et votre capacité à travailler avec des environnements cloud et datawarehouse modernes (Airbyte, DBT, PostgreSQL, Snowflake) vous donnent un solide bagage en architecture logicielle ;
• 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) ;
• Vous avez déjà mis en production des LLMs ou conçu des systèmes agentiques complexes;
• Vous savez articuler les enjeux techniques avec les objectifs métier et business, et avez une approche orientée impact et scalabilité;
• 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 ;
• Une expérience en reinforcement learning ou en optimisation dynamique est appréciée : 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 ;

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 serez au cœur de la transformation IA de Shopopop, avec un impact direct sur les produits et la stratégie.
• Vous collaborerez avec une équipe data & produit passionnée, dans un environnement agile et humain.
• Vous évoluerez dans un contexte d'innovation continue autour des LLMs, de la data et des systèmes distribués.

Et aussi :

• 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: 676bcefe-51e7-47fd-9e85-910a5b2b7ea3