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

80 à 110 K€ brut par an, Paris Intramuros , prise de poste dès que possible , télétravail 3 jours par semaine, anglais B2 / français courant, au moins 6 années d’expérience en SaaS/B2B, idéalement e‑commerce et search.

Présentation de l’offre d’emploi

Rejoignez 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 plus de 50 personnes, organisées en swarms agiles. Vous prendrez la responsabilité d’une petite équipe cœur (CoreAI, ~4 personnes) au centre de l’Assistant IA, avec un rôle 50% technique / 50% management.

Ce Que Tu Ferez

• Porter la vision technique de la squad CoreAI et contribuer aux décisions d’architecture IA (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.
• Concevoir et piloter la stratégie MLOps / LLMOps : gestion du cycle de vie des modèles, monitoring en production, observabilité des LLMs, déploiement continu.
• 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, latence et 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.
• Reporter au CTO et contribuer à l’organisation globale de Product & Engineering (pratiques, standards, culture tech).

Stack & Environnement

• 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 lié aux catalogues produits (intégrations type Shopify, flux produits « ChatGPT‑ready »).
• Organisation : squad autonomes, culture data‑driven, environnement exigeant mais bienveillant.

Profil Recherché

• ≥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 : arbitrage entre perfection scientifique et impact produit.
• Communication excellente en français et en anglais (niveau > B2).
• Appétence forte pour l’IA générative et son usage au quotidien.

Package & Conditions

• Salaire : 80 à 110 K€.
• Contrat : CDI, temps plein, statut cadre.
• Localisation : Paris Intramuros.
• Remote : hybride, 3 jours par semaine après onboarding et 2 semaines par an "Work from Anywhere".
• Entreprise : scale‑up SaaS reconnue, forte culture produit et IA.

Avantages

• Environnement stimulant et créatif : forte culture feedback, entraide, initiatives encouragées.
• Équipe d’experts engagés sur IA, produit et e‑commerce.
• Parcours d’onboarding immersif d’une semaine.
• Système de cagnottes internes pour soutenir les projets inter‑équipes.
• Engagement RSE : groupe de travail dédié, jour par an pour une association, actions concrètes sur la diversité.
• Ambiance de travail conviviale : bureaux modernes, événements réguliers, jour par semaine canin‑friendly.

Process De Recrutement

1. Échange RH pour comprendre le parcours, le niveau en IA générative et les attentes, y compris les prétentions salariales.
2. Interview technique pour évaluer les compétences en LLM, RAG, MLOps, évaluations et approche d’ingénierie.
3. Rencontre avec le CTO et le Director of Engineering pour approfondir la vision, la culture et la roadmap.

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