Data Scientist / Machine Learning Engineer - Freelance - Collective.work - Paris

Description de l'offre

Contexte

Decathlon Digital ambitionne de devenir la meilleure plateforme numérique sportive et écosystème ouvert au monde. L’objectif est de permettre aux clients de vivre Decathlon à travers de nombreuses expériences locales centrées sur le sport, en connectant de nombreux acteurs et services tiers, de manière sécurisée et performante. Decathlon Digital regroupe aujourd’hui plus de 5000 profils techniques : software engineers, product managers, expert·e·s de la data, du Cloud et de la cybersécurité, en France et à l’étranger, implantés à Paris, Lille, Nantes.

L'équipe Data InStore recherche un·e Data Scientist / Machine Learning Engineer basé·e à Nantes, Paris ou Lille.

L'équipe Data, au sein du domaine InStore, est responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions analytiques et d'Intelligence Artificielle innovantes autour des enjeux du magasin, de la prévision du trafic au développement de solutions intelligentes pour les coéquipiers à base d’agents ou de GenAI, ou encore de solutions d’analyse de la performance. L’équipe est multidisciplinaire, composée de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers, ML Engineers travaillant de manière agile et en forte proximité avec les interlocuteurs Product, Engineering ainsi que les utilisateurs métiers.

Missions

Contribuer au développement et à la maintenance en conditions opérationnelles de 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 les standards de développement et de data gouvernance aux solutions développées.

Collaborer avec des équipes transverses, notamment les interlocuteurs métiers, Engineering et Product du domaine InStore, pour aligner les initiatives Data et IA avec les objectifs business.

Communiquer les analyses et proposer des recommandations aux parties prenantes via des visualisations et présentations claires et concises.

Se tenir informé(e) des tendances du secteur et des technologies émergentes en science des données et 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

Statistiques : Expert

Python : Confirmé

Communication : Confirmé

Profil recherché

Plus de 5 ans d’expérience en science des données, avec maîtrise de l’analyse statistique et des techniques d’apprentissage automatique, notamment sur l’analyse et la prévision des séries temporelles
Bonne connaissance généraliste des fondamentaux du Machine Learning et expérience de gestion de production
Compréhension des concepts du retail et capacité à transformer les besoins business en problèmes bien définis et recommandations exploitables
Niveau confirmé+ en Python et SQL, ainsi qu’en frameworks de traitement de données (Spark, dbt)
À l’aise avec les environnements cloud : GCP, AWS, Databricks
Maîtrise des outils d’orchestration (Airflow, Astronomer) et des concepts de CI/CD (github actions)
Grande capacité d’analyse et de structuration des données pour en tirer des enseignements pertinents
Esprit collaboratif au sein d’équipes multidisciplinaires (métier, données, produit, gouvernance)
Proactivité et curiosité pour explorer de nouvelles solutions et améliorer continuellement les méthodes d’analyse
Maîtrise de l’anglais
Expérience avec les modèles de langage (LLM), les systèmes d’agents et les approches GenAI est un plus

À propos de Collective.work

Collective.work est la plateforme de recrutement nouvelle génération pour trouver votre prochain emploi.

Fort d'une grande expertise dans l'IA, Collective.work permet de mieux cibler les offres et leurs candidats correspondants, créant ainsi un système beaucoup plus fluide que les acteurs traditionnels.

Plus de 10,000 recruteurs utilisent Collective, permettant à des dizaines de milliers de candidats de trouver leur futur emploi chaque jours

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