Mission freelance Data Science Sénior - Expert Search Ecommerce (550€ MAX)
Île-de-France
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Le poste Data Science Sénior - Expert Search Ecommerce (550€ MAX)
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vous rejoignez une team dédiée à l'un des piliers stratégiques :le moteur de recherche de produit. Votre mission est de transformer l'intention d'achat de clients en une expérience fluide, pertinente et performante. Vous serez le référent technique sur l'évolution de notre moteur de recherche, en passant d'une approche textuelle classique à une expérience de recherche sémantique et personnalisée.
Stratégie Search : Collaborer avec les Product Managers pour définir la roadmap de pertinence (recherche textuelle, sémantique, hybride).
Architecture Vectorielle : Concevoir et déployer des solutions de Vector Search (Embeddings, ANN) pour capturer l'intention client au-delà des mots-clés.
Optimisation du Ranking : Implémenter et itérer sur des modèles de Learning to Rank (LTR) et de Reranking pour arbitrer entre pertinence métier, mix marge et préférences utilisateur.
Évaluation de la pertinence : Mettre en place des protocoles d'A/B testing rigoureux et des frameworks d'évaluation (nDCG, MRR, Click-through rate).
Expertise Elasticsearch : Optimiser les confi gurations, les analyseurs et les requêtes complexes
Profil recherché
Stratégie Search : Collaborer avec les Product Managers pour définir la roadmap de pertinence (recherche textuelle, sémantique, hybride).
Architecture Vectorielle : Concevoir et déployer des solutions de Vector Search (Embeddings, ANN) pour capturer l'intention client au-delà des mots-clés.
Optimisation du Ranking : Implémenter et itérer sur des modèles de Learning to Rank (LTR) et de Reranking pour arbitrer entre pertinence métier, mix marge et préférences utilisateur.
Évaluation de la pertinence : Mettre en place des protocoles d'A/B testing rigoureux et des frameworks d'évaluation (nDCG, MRR, Click-through rate).
Expertise Elasticsearch : Optimiser les confi gurations, les analyseurs et les requêtes complexes
Python
Pandas, NumPy, SciPy
Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch
GCP
Environnement de travail
Stratégie Search : Collaborer avec les Product Managers pour définir la roadmap de pertinence (recherche textuelle, sémantique, hybride).
Architecture Vectorielle : Concevoir et déployer des solutions de Vector Search (Embeddings, ANN) pour capturer l'intention client au-delà des mots-clés.
Optimisation du Ranking : Implémenter et itérer sur des modèles de Learning to Rank (LTR) et de Reranking pour arbitrer entre pertinence métier, mix marge et préférences utilisateur.
Évaluation de la pertinence : Mettre en place des protocoles d'A/B testing rigoureux et des frameworks d'évaluation (nDCG, MRR, Click-through rate).
Expertise Elasticsearch : Optimiser les confi gurations, les analyseurs et les requêtes complexes
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