Pour compléter une équipe transverse : Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst et MLOps
Elle assure également le lien avec la Global Tech & Data Platform .
Cette plateforme construit et maintient les produits liés à nos infrastructures et notre transformation vers le Cloud GCP, assurant ainsi l?efficacité opérationnelle sur lesquelles reposent nos plateformes métiers.
Votre mission :
En lien avec notre philosophie Data In Product, vous êtes responsable de :
La création de solutions et applications ML/IA de pointes, pour mise en production,
La modélisation et l?industrialisation de modèles produits au service des BUs de la plateforme,
L?élaboration d?un cadre de bonnes pratiques au sein de la guilde Data du domaine,
L?accompagnement et l?acculturation des métiers sur les bonnes pratiques de l?exploitation de la data. Vous êtes vous-même sensible à l?approche Data Driven de nos produits,
L?intégration des applications ML dans nos produits, en lien avec les équipes métiers,
La mise en place de modèles statistiques pour résoudre les problématiques identifiées,
La collecte de données, la construction de Data Marts et le déploiement de modèles (end-to-end PoC),
La connaissance des métriques de base, et les principes d?évaluation de la qualité des modèles obtenus, et leur relation avec les indicateurs de performances Métier,
La veille technologique pour orienter et être force de proposition sur l?animation de la backlog du Data Socle
COMPÉTENCES REQUISES/
Technique : Python, SQL, GCP (BigQuery, GCS, ...), Pipeline MLOps, Linux, Modélisation de données
Méthodologique : Agilité, Github
Langues : Français, Anglais
Profil candidat:
Vous possédez un profil hybride, entre la Data Science et Engineering, et aimez aussi bien coder que modéliser vos solutions ML ! Vous avez idéalement une expérience significative software et ML appliquée, De fortes compétences en Python, ses principales librairies Machine Learning et SQL, De solides connaissances des algorithmes ML / IA (Classification, Clusterisation, Régression, NLP & Computer Vision), Vous êtes également à l?aise avec les bases de données et systèmes distribués, une expérience autour des sujets E-merchandising est un plus, vous ne ressentez aucune difficulté à vous exprimer en anglais.