Présentation du contexteL'Analytics Factory conçoit et développe des services analytiques avancés pour fournir aux équipes métier des données et des analyses fiables. L'objectif est de soutenir la transformation analytique et d'appuyer la prise de décision stratégique dans tous les domaines de l'entreprise. Dans le cadre de la digitalisation du processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement les fournisseurs, nous recherchons un(e) Data Scientist Python Senior pour concevoir et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de pointe. 🚀 Missions et Périmètre Fonctionnel (IA)Le projet s'articule autour du déploiement de 3 agents intelligents (IA Agentique) : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA / marge) et formulation de contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et système d'alertes en temps réel. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres (AO) et des mandats. Intégration & Écosystème : Connexion et intégration obligatoires des modèles au sein de l'écosystème Data interne. 🗺️ Roadmap du projetS1 2027 : Déploiement du socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet et mise en production des agents IA. Conditions de la missionDate de démarrage : ASAP Date de fin prévisionnelle : 02/07/2029 (Mission longue visibilité) Localisation : Massy (Essonne) Rythme de travail : Hybride (2 jours par semaine sur site obligatoires) Tarif Journalier Maximum (Prix d'achat max) : 510 € / jour
Data science PYTHON GCP Senior 500 e par j ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning Nice to Have ● Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy ● Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ● Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly 500 e par j
Contexte : L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fi ables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Dans le cadre de la modernisation et de la digitalisation de ses points de vente, déploie un système d'audit automatisé des rayons grâce à des caméras installées en magasin. L'objectif stratégique de ce projet est d'internaliser entièrement la chaîne de contrôle automatique des planogrammes personnalisés. L'ambition est de remplacer les audits manuels de rayons, longs et fastidieux, par une analyse continue, automatisée et à grande échelle sur l'ensemble du parc d'hypermarchés Le candidat évoluera sur une architecture moderne basée sur Google Cloud Platform (GCP) Mission : ● Communiquer clairement et effi cacement à l'écrit et à l'oral en français pour des interactions fl uides avec le métier et les équipes ● Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifi ant les axes d'amélioration ● Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d'excellence ● Collaborer activement avec les membres de l'équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs ● Appliquer un esprit d'amélioration continue pour optimiser les pratiques et les résultats Livrables : ● Rapport de conformité du rayon construit à partir de photos de ce dernier ● Reconstitution du jumeau numérique des rayons à partir des photos Must Have : ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Avoir une expérience sur les modèles YOLO, Sam 3 ou DINOv2 Nice to Have : Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy ● Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ● Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly ● Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning ● Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar ● Appliquer les principes d'observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles ● Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run ● Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code ● Assurer la maintenance et l'évolution des applications et modèles existants ● Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum ● Recherche d'images : Vector Databases pour le matching de produits à grande échelle
