Au sein d’une équipe Data Science dédiée aux problématiques Customer & Ecommerce, vous rejoindrez une feature team travaillant sur l’un des piliers stratégiques d’une grande plateforme e-commerce : le moteur de recherche produit.
L’objectif est d’optimiser l’expérience de recherche pour des millions d’utilisateurs, en transformant leur intention d’achat en résultats pertinents, personnalisés et performants.
Dans ce contexte, vous interviendrez en tant que référent technique sur l’évolution du moteur de recherche, avec une ambition claire : faire évoluer un moteur de recherche textuel classique vers une expérience de recherche sémantique, hybride et personnalisée.
Vos principales missions seront :
Stratégie Search : collaborer avec les Product Managers afin de définir la roadmap d’amélioration de la pertinence (recherche textuelle, sémantique et hybride).
Architecture Vectorielle : concevoir et déployer des solutions de Vector Search basées sur des embeddings et des algorithmes ANN pour mieux capturer l’intention utilisateur.
Optimisation du Ranking : développer et améliorer des modèles de Learning to Rank (LTR) et de reranking afin d’équilibrer pertinence métier, performance commerciale et préférences utilisateur.
Évaluation de la pertinence : mettre en place des frameworks robustes d’évaluation et d’expérimentation (A/B testing, nDCG, MRR, CTR).
Optimisation Elasticsearch : configurer et optimiser les index, analyseurs et requêtes afin de garantir des performances temps réel à grande échelle.
Mentorat technique : accompagner et faire monter en compétence les data scientists plus juniors sur les sujets de Search et NLP.
Vous interviendrez sur des problématiques à fort impact business, dans un environnement data et produit mature, où l’expérimentation et la mesure de performance sont au cœur des décisions.
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