Analytics Engineer Python - Recommandation Produit H/F

Détail du poste

Le besoin
Notre client, un grand groupe international de la distribution B2B présent dans de nombreux pays, s'appuie de plus en plus sur le numérique pour servir sa clientèle professionnelle. Au sein de sa direction digitale, l'équipe dédiée à l'intelligence artificielle conçoit et opère des solutions fondées sur la donnée et l'IA pour l'ensemble des pays du groupe. Après avoir concentré ses ressources sur l'IA générative, elle relance plusieurs chantiers d'IA plus classique attendus par les pays. Dans ce contexte, nous recherchons un Analytics Engineer pour reprendre et mener à terme trois chantiers de recommandation de produits. Le rôle ne porte pas sur la modélisation, qui reste du ressort des Data Scientists. Il se situe sur la couche de données et de logique décisionnelle : comprendre l'existant, traduire les spécifications métier en règles implémentées, accompagner la mise en production avec l'équipe de développement, puis mesurer la valeur par des tests A/B. Les trois chantiers, par ordre de priorité : - Recommandation d'alternatives disponibles et plus responsables : lorsqu'un produit n'est pas en stock, proposer des alternatives disponibles aux émissions de CO2 plus faibles. La solution est déjà déployée dans plusieurs pays : il s'agit d'en finaliser le déploiement et de mener un test A/B rigoureux ; - Recommandation de produits accessoires sur le site de commerce en ligne : reprendre une preuve de concept, la mettre en production et la comparer par test A/B aux algorithmes existants ; - Moteur de recherche de produits fondé sur l'IA générative : rejouer l'historique des cas problématiques, identifier les schémas communs et formuler des recommandations d'amélioration précises, attendues au premier trimestre 2027. Responsabilités : - Prendre en main le code et les traitements existants, y compris dans des dépôts de code complexes, et les documenter ; - Implémenter et faire valider les règles métier, en Python et en SQL sur des volumes de données importants ; - Préparer le déploiement en production avec l'équipe de développement ; - Concevoir les tests A/B, en suivre l'exécution et en analyser les résultats ; - Contrôler la qualité du code produit avec l'appui d'assistants de codage fondés sur l'IA générative ; - Rendre compte régulièrement de l'avancement à l'équipe centrale et aux pays. Livrables : dispositifs de recommandation déployés et documentés, plans et analyses de tests A/B, note de recommandations sur le moteur de recherche. Modalités : démarrage en novembre 2026, 6 mois renouvelables, Paris, 3 jours par semaine sur site, mission en freelance. Selon les compétences du consultant, la mission pourra ensuite s'étendre à d'autres sujets d'IA, y compris d'IA générative.

Le profil recherché

Profil recherchéNous recherchons un Analytics Engineer, solide techniquement sans être un spécialiste de la modélisation, capable de reprendre rapidement des travaux existants, de mener plusieurs sujets de front et d'aller jusqu'à l'industrialisation. Formation : diplôme d'ingénieur d'une grande école (classes préparatoires appréciées) ou Bac +5 à forte dominante quantitative. Expérience : - Au moins 2 ans d'expérience significative en analytics engineering, data science ou data engineering, avec des réalisations livrées ; - Mise en production de solutions data, en lien avec des équipes de développement ; - Pratique des tests A/B ; - Parcours inscrit dans la durée : une succession de missions courtes ne correspond pas au besoin. Compétences techniques : - Python, très bon niveau (indispensable) ; - SQL, bon niveau sur des volumes importants (indispensable) ; - VS Code, notebooks Jupyter, Git ; - Au moins un cloud : Azure, GCP ou AWS ; - Usage quotidien d'assistants de codage IA ; - Power BI apprécié, sans être bloquant. Langues : anglais courant (C1) indispensable, français courant. Certifications : aucune obligatoire ; une certification cloud ou Power BI (PL-300) est un atout.

Mais aussi...

Taux journalier :Salaire selon profil