AI Engineering Manager (LLM / RAG / MLOps) – Nantes (F/H/X)

Overview

Entre 80 et 100 K€ brut par an.

Nantes (Proche Gare de Nantes). ⏳ Prise de poste dès que possible. Télétravail 3 jours par semaine. English : >B2 / FR : Courant.

Rejoins une scale‑up SaaS qui construit un Assistant Shopping IA pour l’e‑commerce : un agent conversationnel basé sur des LLMs qui répond aux questions, recommande les bons produits et guide les visiteurs jusqu’au checkout, générant déjà plus d’1 Md€ de ventes en ligne par an pour +350 marques. L’équipe Product & Engineering compte aujourd’hui 50+ personnes, organisées en swarms agiles. Tu prendras la responsabilité d’une petite équipe cœur (CoreAI, ~4 personnes) au centre de l’Assistant IA, avec un rôle 50% technique / 50% management.

Responsibilities

• Porter la vision technique de la squad CoreAI et contribuer aux décisions d’architecture IA qui engagent le produit sur le long terme (LLM, RAG, MLOps).
• Organiser la planification, l’exécution et la livraison des features en lien étroit avec les Product Managers (roadmap, priorisation, arbitrages).
• Améliorer les pipelines de knowledge enrichment : RAG, indexation, chunking, re‑ranking, gestion des bases de connaissances pour maximiser la pertinence des réponses de l’assistant.
• Concevoir et piloter la stratégie MLOps / LLMOps : gestion du cycle de vie des modèles, monitoring en production, observabilité des LLMs, déploiement continu dans un contexte temps réel.
• Mettre en place et faire évoluer un système d’évaluation des modèles : offline evals, A/B testing, red‑teaming, benchmarks métier, suivi de la qualité, de la latence et des coûts d’inférence.
• Assurer le management direct des membres de la squad : coaching, feedback régulier, accompagnement de carrière, recrutement.
• Participer aux rituels agiles (Scrum) et lever les obstacles techniques ou organisationnels pour ton équipe.
• Reporter au CTO et contribuer à l’organisation globale de Product & Engineering (pratiques, standards, culture tech).

Technical Stack & Environment

• IA / ML : Python, architectures de Large Language Models, RAG, systèmes conversationnels, librairies ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit‑learn…).
• MLOps / LLMOps : monitoring, observabilité, déploiement continu des modèles, gestion du cycle de vie en production.
• Systèmes distribués : architectures event‑driven, orchestration de services, contraintes fortes de latence et de scalabilité.
• Cloud & CI/CD : environnements cloud majeurs (AWS, GCP ou Azure), Git, GitLab, CircleCI ou équivalent.
• Produit : plateforme SaaS B2B pour l’e‑commerce, assistant IA branché sur les catalogues produits (intégrations type Shopify, flux produits « ChatGPT‑ready »).
• Organisation : pôle Product & Engineering de 50+ personnes, structuré en squads autonomes, culture data‑driven, environnement exigeant mais bienveillant.

Qualifications

• 6+ ans d’expérience en AI Engineering / Machine Learning / Data Science sur des sujets end‑to‑end en environnement SaaS / B2B ; expérience e‑commerce / search appréciée.
• Solide pratique des frameworks d’évaluation de modèles en production : offline evals, A/B testing, red‑teaming, benchmarks métier sur des systèmes LLM.
• Expérience concrète de RAG et de la gestion de bases de connaissances en production (indexation, retrieval, qualité des documents).
• Première expérience en management technique (lead, manager, principal) : capacité à décider, déléguer, faire grandir les équipes.
• Maîtrise des systèmes distribués et scalables.
• Maîtrise d’au moins un cloud public (AWS, GCP ou Azure) et d’outils de CI/CD (Git, GitLab, CircleCI…).
• Esprit pragmatique, orienté solution : tu sais arbitrer entre perfection scientifique et impact produit.
• Aisance dans les environnements collaboratifs exigeants, avec enjeux de volume, temps réel et scalabilité.
• Excellente communication en français et en anglais (niveau > B2).
• Appétence forte pour l’IA générative et son usage au quotidien (développement, tests, veille, outillage).

Salary & Contract

80–100 k€ brut annuel. Contrat : CDI, temps plein, statut cadre. Localisation : Nantes (Proche de la Gare). Remote : hybride avec 3 jours par semaine après onboarding + 2 semaines par an en “Work from Anywhere”. Environnement : scale‑up SaaS reconnue (labels innovation, sécurité, qualité de vie au travail), forte culture produit et IA.

Benefits

• Environnement stimulant et créatif : forte culture feedback, entraide, initiatives encouragées.
• Équipe d’experts engagés sur les sujets IA, produit et e‑commerce.
• Parcours d’onboarding immersif sur une semaine pour entrer dans le produit, la stratégie et la culture maison.
• Système de cagnottes internes pour sponsoriser des projets inter‑équipes.
• Engagement RSE : groupe de travail dédié, 1 jour par an pour une association, actions.