Data/ IA engineer

Freelance
Paris
Télétravail fréquent
Salaire : Non spécifié
Début : 14 janvier 2026
Expérience : > 2 ans

The Bradery
The Bradery

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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Nous recherchons un Data/IA Engineer (CDI/ Freelance) expérimenté pour rejoindre notre équipe data de 3 personnes et travailler sur des projets à fort impact business. Ton rôle clé : faire le pont entre notre stack data, Shopify et les nouveaux canaux agentiques (ChatGPT, Perplexity, Copilot) pour rendre notre catalogue produit pleinement discoverable et exploitable par l’IA conversationnelle.
Tes missions principales

Missions principales

  • Normalisation data pour agentic commerce : Structurer notre catalogue Shopify pour l’exposition aux agents IA (ChatGPT, Perplexity) via pipelines dbt/Airflow optimisés pour l’IA générative

  • Optimisation catalogue Shopify : Développer des automatisations (N8N, Python) et intégrer des LLMs pour enrichir les données produits (metafields, descriptions, SEO)

  • Architecture et mise en prod : Implémenter des architectures data/IA robustes (BigQuery, GCP) avec focus coûts/scalabilité et assurer la mise en production (tests, monitoring, CI/CD)

  • Collaboration équipe : Travailler avec le Lead Data, l’IA Engineer et l’équipe tech pour améliorer la plateforme data et former sur les best practices agentic commerce


Profil recherché

Indispensables

  • Expérience en data engineering (min 3 ans) avec Python avancé et SQL.

  • Capacité à concevoir/implémenter des architectures data de A à Z rapidement (test, fail, learn).

  • Expérience concrète avec des stacks modernes (dbt, Airflow, BigQuery/GCP ou similaire).

  • Expérience réelle avec LLMs/IA générative (OpenAI API, prompting avancé, RAG).

Gros plus

  • Expérience significative sur Shopify : Admin/Storefront API (GraphQL/REST), modèle de données catalogue (produits volumineux, metafields, metaobjects).

  • Maîtrise de N8N ou outils d’automation workflow.


Déroulement des entretiens

  1. Premier échange : Call avec Alex (Lead Data).

  2. Use case : Cas pratique avec Alex et Louis (IA Engineer).

  3. Entretien final : Visio/physique avec Arnaud (Chief of Staff) et Alex.

Envie d’en savoir plus ?