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Publié il y a 29 jours

Machine Learning Engineer Pricing - CDI

Entreprise
Localisation
Paris, France
Sur site
Type de contrat
CDI
Niveau

Salaire du marché

Médiane du marché
55k€
Estimation
53k€fourchette habituelle63k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 42 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 55k€ (53k€–63k€).

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Description du poste

Contexte

Notre objectif est de transformer notre stratégie de pricing grâce à la donnée et à l’intelligence artificielle. Nous voulons passer d’une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente et prédictive, capable d’équilibrer la rentabilité de l’entreprise et la perception de la valeur par nos clients.

Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe digital data Pricing nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos prix de manière proactive et agile.

Missions

Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l’analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont :

  • Élasticité Prix : Optimisation des algorithmes d’élasticité prix existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouveaux produits.
  • Moteur de Promotion : Développement d’un algorithme d’optimisation des campagnes promotionnelles.
  • Tarification Dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d’aide à la décision (Dynamic Pricing “home-made”).
  • Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops).
  • Agent amélioration : Contribution sur notre agent pricing.
  • Monitoring : Mise en place d’un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée.

Outils & Environnement

  • Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch).
  • ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d’algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d’API.
  • Data & Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS / Databricks appréciés) et manipulation de gros volumes de données (Spark, dbt).
  • Compétences techniques spécifiques :
    • IA générative : Expert
    • Optimisation SQL : Confirmé
    • GITHUB : Expert
    • DATABRICKS : Confirmé
    • Pricing : Confirmé
    • Programmation Python : Expert
    • Apache Airflow : Confirmé
    • Intelligence Artificielle : Expert
    • Communication Professionnelle : Expert
    • Manipulation des données : Confirmé
    • PYSPARK : Confirmé
    • Modèle de Langage Large : Confirmé

Langues

  • Anglais : Bilingue
  • Français : Courant

Exigences du poste

Stack technique :

PythonDatabricksMachine LearningPySparkGitHubAirflowPricing

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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Recruteur
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