Retailer, transformation digitale et écosystème de produits/services pour 500M+ clients. L'équipe vise à obtenir une information produit et une qualité de contenu supérieures à grande échelle grâce à l'IA et l'analytics.
Stratégie ML — Identifier les opportunités business, quantifier les impacts, contribuer à la roadmap ML
Modélisation avancée — Modèles statistiques, ML et systèmes agentiques de bout en bout
Qualité & monitoring — Métriques d'évaluation pertinentes, techniques de validation rigoureuses
Industrialisation — Collaboration avec les ML Engineers pour le passage en production scalable
Communication — Restitutions claires aux parties prenantes via visualisations et présentations
Python · SQL · Spark/PySpark · Databricks · MLflow · Scikit-Learn · TensorFlow · PyTorch · AWS · GCP · Streamlit · Docker · Kubernetes · Airflow · GitHub Actions
4+ ans en data science, impact à grande échelle sur des cas d'usage clients/users
Solide maîtrise Python, SQL, Spark et frameworks ML
Compréhension approfondie du deep learning, feature engineering/selection, algorithmes d'optimisation
Maîtrise du cycle de vie ML engineering
Capacité à structurer les analyses et en tirer des insights
À l'aise en équipes pluridisciplinaires (métier, data, produit, gouvernance)
Anglais courant + français conversationnel
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