Description du poste Taux journalier (TJM): 500-580 Contexte de la mission Vous intervenez au sein de la direction digitale d’un grand acteur du retail, dans une équipe Data dédiée aux enjeux magasin (InStore). Cette équipe conçoit et met en production des solutions data et IA visant à améliorer la performance opérationnelle des points de vente, notamment autour de : la prévision du trafic en magasin, le développement d’outils intelligents pour les équipes terrain, l’analyse de la performance commerciale. L’environnement est agile et multidisciplinaire, avec une forte collaboration entre équipes Data, Product, Engineering et métiers. Descriptif de la mission En tant que Senior Machine Learning Engineer, vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des modèles, avec une forte dimension industrialisation et production. Vos responsabilités incluent : Développement et maintenance de modèles de machine learning en production (prévision, classification) Mise en place et optimisation de pipelines batch de traitement de données Industrialisation des modèles et maintien en conditions opérationnelles Amélioration continue des performances des modèles (accuracy, robustesse) Application des bonnes pratiques de développement et de data gouvernance Collaboration étroite avec les équipes métiers pour cadrer les besoins et proposer des solutions adaptées Restitution des analyses via des supports clairs et exploitables Veille technologique sur les sujets ML, data et innovations liées au retail Profil recherché Expérience et expertise Minimum 5 ans d’expérience en data science / machine learning Excellente maîtrise des fondamentaux du machine learning et de l’analyse statistique Expérience significative sur des problématiques de séries temporelles et de prévision Expérience confirmée en mise en production et exploitation de modèles ML Compétences techniques Python : expert SQL : confirmé Frameworks data : Spark, dbt Environnements cloud : AWS, GCP ou Databricks Orchestration : Airflow (ou équivalent) CI/CD : GitHub Actions Compréhension métier Bonne compréhension des enjeux retail / magasin Capacité à traduire un besoin métier en problématique data et en recommandations concrètes Soft skills Esprit analytique et structuré Capacité à évoluer dans des environnements multidisciplinaires Proactivité et autonomie Excellentes compétences en communication écrite et orale Anglais professionnel requis Environnement technique Langages & frameworks : Python, Spark, PySpark, Scikit-learn, TensorFlow / PyTorch, dbt Cloud & execution : Databricks, AWS, GCP Orchestration : Airflow CI/CD : GitHub Actions Serving : Docker, gRPC Model management : MLflow Visualisation : Tableau Outils : Git, Confluence
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