Senior Machine Learning Engineer – InStore AI
Paris, France · Hybrid · Freelance · Senior
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
Skills: Python, AWS, SQL, Spark, PySpark, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, dbt, Databricks, GCP, Airflow, GitHub Actions, Docker, gRPC, MLflow, Tableau, Git, ML Engine Security (MLSecOps), Data Privacy & GDPR Compliance, IAM & Cloud Security Policies, Application Security (OWASP), Data Encryption & Masking, Vulnerability Management for Containers, Secure Code Review
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