Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 16 offres pour ce poste (Senior, Paris), le marché se situe autour de 54k€ (54k€–64k€).
Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 11 offres pour ce poste (Senior, Paris), le marché se situe autour de 550€/j (450€/j–615€/j).
Le besoin
Contexte
L'équipe est responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions analytiques et d'Intelligence Artificielle innovantes, de la prévision du trafic au développement de solutions intelligentes à base d'agents ou de GenAI, ou encore de solutions d'analyse de la performance, pour n'en nommer que quelques-uns. Vous travaillerez au sein d'une équipe multidisciplinaire composée de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers, ML Engineers travaillant de manière agile et en proximité forte avec les interlocuteurs Product et Engineering ainsi que les utilisateurs métiers.
Missions
Collaborer, analyser, innover, et conduire les décisions stratégiques.
Développer et maintenir en conditions opérationnelles des solutions de machine learning (pipelines batch de prévisions, moteur de classification, etc.).
Évaluer et améliorer les modèles et méthodologies de prévision existants afin d'en optimiser l'accuracy et l'efficacité.
Appliquer des standards de développement et de data gouvernance aux solutions.
Collaborer avec des équipes transverses, notamment des interlocuteurs métiers, Engineering, et Product du domaine InStore afin d'aligner les initiatives Data et IA avec les objectifs business.
Communiquer les analyses et proposer des recommandations aux parties prenantes au moyen de visualisations et de présentations de données claires et concises.
Se tenir informé(e) des tendances du secteur et des technologies émergentes en matière de science des données et de gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Stack technique
Execution Engine : Databricks, AWS, GCP
Payload : Python, Spark, Scikit-Learn, Tensorflow / Pytorch, Pyspark, dbt
CI/CD : Github Actions
Serving : Docker, Protobuf, gRPC
Model registry, Model Tracking : MLFlow
Orchestration : Airflow
Documentation / code : Git, Confluence
Data Visualisation : Tableau
Compétences demandées
Business sense : Expert
Statistics : Expert
Python : Confirmé
Communication : Confirmé
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