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Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Contexte de la mission Au sein de l’équipe Recommandation, le candidat retenu jouera un rôle clé dans l’exploration et la mise en œuvre de nouveaux algorithmes visant à enrichir nos systèmes de recommandation, essentiels au bon fonctionnement de notre site. La mission consiste à concevoir, prototyper et valider des solutions innovantes reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de répondre aux enjeux métier liés à la personnalisation. Vos missions principales seront les suivantes : Veille et innovation autour des systèmes de recommandation : Suivre activement les dernières avancées en IA et ML (Deep Learning, apprentissage par renforcement, etc.). Identifier et évaluer les technologies en lien avec les cas d’usage, notamment en lien avec les Large Language Models (LLM) et l’IA générative, pour définir leur pertinence et leur potentiel d’intégration. Développement et expérimentation : Concevoir, réaliser et tester des Proof of Concept (PoC) et des Minimum Viable Products (MVP) performants et sécurisés, afin de valider la faisabilité technique des solutions envisagées. Cette étape inclut une approche itérative pour maximiser l’efficacité des prototypes. Analyse de données et modélisation : Explorer des jeux de données complexes pour identifier des patterns, insights et opportunités d’amélioration. Concevoir, entraîner et affiner des modèles d’IA adaptés aux cas d’usage métiers, afin d’optimiser la pertinence des recommandations générées. Travail en équipe et partage des connaissances : Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Product Owners et les équipes transverses (notamment AAAI). Comprendre leurs besoins, échanger sur les avancées techniques, et assurer une documentation claire et précise des choix et des résultats obtenus. Intégration et amélioration continue : Travailler avec l’équipe AI Capabilities pour l’intégration et le déploiement des solutions IA sur les plateformes existantes (ML Solution, GenAI Solution). Contribuer à l’évolution des systèmes en intégrant les retours d’expérience et en adaptant les modèles en continu pour garantir leur performance et leur adaptéibilité. Ce poste nécessite une forte capacité d’auto-apprentissage, un esprit d’innovation, ainsi qu’une aptitude à travailler en équipe dans un environnement dynamique et technologique en constante évolution.

🎯 Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA à l’échelle internationale , un acteur majeur renforce ses équipes afin de structurer et industrialiser ses pratiques MLOps . L’objectif est de faciliter le déploiement, l’exploitation et la scalabilité des modèles de machine learning, tout en garantissant leur intégration fluide au sein des produits digitaux. Vous interviendrez dans un environnement moderne, orienté cloud, automatisation et intelligence artificielle , incluant des cas d’usage avancés autour de l’IA générative. 🧩 Mission En tant que Machine Learning Engineer , vous accompagnez la mise en œuvre et la montée en maturité des pratiques MLOps, depuis la conception jusqu’à la mise en production des modèles. Vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des applications ML, avec une forte dimension industrialisation, automatisation et performance . 🚀 Responsabilités principales1. Déploiement et exploitation des modèles ML Mettre en production des modèles de machine learning Assurer leur disponibilité, leur performance et leur fiabilité Intégrer les solutions ML dans les produits digitaux 2. Data engineering & pipelines Collecter, nettoyer et structurer les données Concevoir et orchestrer des pipelines de données Garantir la qualité et la gouvernance des données 3. MLOps & automatisation Mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles ML Automatiser les déploiements et les mises à jour Industrialiser les processus de développement et d’exploitation 4. Monitoring & performance Développer des outils de monitoring des modèles (performance, dérive, disponibilité) Mettre en place des indicateurs de suivi Assurer la robustesse et la résilience des solutions 5. Contribution technique & innovation Participer aux choix techniques et d’architecture Contribuer à l’adoption de pratiques avancées (MLOps, LLMOps) Être force de proposition sur les évolutions technologiques 📦 Livrables attendus Pipelines de données et de déploiement industrialisés Modèles ML déployés en production Outils de monitoring et de supervision Documentation technique Amélioration continue des pratiques MLOps 📅 Modalités Démarrage : ASAP Rythme : temps plein Organisation : agile 🎯 Objectif Industrialiser et faire évoluer les pratiques MLOps afin de garantir des solutions ML robustes, scalables et intégrées , au service des produits digitaux et des usages métiers.

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Scientist senior spécialisé en Deep Learning et NLP , avec une expérience significative dans le secteur retail . Mission longue durée : 12 mois renouvelables . Missions Concevoir, développer et optimiser des modèles de Deep Learning (PyTorch) appliqués à des cas d’usage retail Travailler sur des problématiques avancées de : Learning to Rank (LTR) Ranking / systèmes de recommandation Génération d’embeddings Fine-tuner et adapter des modèles existants : LLM (Large Language Models) autres modèles NLP Explorer, analyser et valoriser des données complexes pour améliorer la performance des modèles Réaliser des PoC / MVP pour valider les approches techniques Participer à l’industrialisation et à l’amélioration continue des modèles Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Data, Produit, IT) Environnement technique Python (expert) Machine Learning / Deep Learning PyTorch NLP / LLM Google Cloud Platform (GCP) Soft skills Esprit analytique et orienté résultats Capacité à travailler en équipe transverse Autonomie et capacité à proposer des solutions Bonne communication

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

Dans le cadre du domaine Logistic & Transport de la SCDP, les composants Pré-logistics couvrent un périmètre large permettant de préparer et de fluidifier l'exécution logistique et sont tous des produits home made developpés par Adeo. - la communication des commandes aux fournisseurs via le portail fournisseur (OTL) - l'anticipation des réceptions sur nos sites logistiques (PLE - Shipment loading) - La gestion des rendez vous fournisseurs pour réception (Getslot) - La gestion des cours et des quais des entrepôts (Yard) - La détection via ML des contrôles de qualités à effectuer en réception (RCK) - La gestion des litiges de réception (GRA) Nous recherchons un Digital Product Manager qui saura animer et piloter cette équipe de développement (14 ETP) en collaboration avec son binôme Business Product Manager. Les principaux enjeux de ce périmètre sont de -Garantir l'excellence digitale et un haut niveau de satisfaction user -Arbitrer et développer les nouvelles features -Accélérer le déploiement des composants dans les BU Adeo -Optimiser la répartition des équipes en fonction des priorités produits -Accompagner le développement de l'équipe pour mettre l'IA au coeur du delivery