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Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data Métier intégrée au département Performance / Contrôle de gestion chez notre client, nous recherchons un Data Scientist H/F. La mission consiste à transformer les données en leviers d’actions concrets pour les magasins, en travaillant au croisement des enjeux financiers, commerciaux et supply chain. Vous interviendrez sur des sujets autour de la performance magasin, du merchandising, du pricing, de la supply et de l’analyse prédictive. Vos missions Concevoir des modèles de Machine Learning et des algorithmes de recommandation actionnables par les équipes terrain. Détecter les produits à fort potentiel afin d’alerter les magasins et de les aider à dynamiser leur offre. Prototyper des moteurs de préconisation de merchandising sur les produits complémentaires. Analyser les métrages linéaires magasins en les croisant avec les ventes, la disponibilité et les stocks. Créer des algorithmes prédictifs pour identifier les produits à risque de devenir du stock dormant. Détecter les remises locales destructrices de valeur. Établir des modèles de clustering de magasins afin de créer des groupes de comparaison pertinents. Produire des analyses métier et des recommandations concrètes sur des questions stratégiques pour l’entreprise. Compétences attendues SQL : niveau expert impératif. Python : niveau confirmé. Machine Learning / modèles prédictifs. Analyse statistique. Clustering. Algorithmes de recommandation. Capacité à traduire une problématique métier en approche data / statistique. Bonne compréhension des enjeux retail, performance commerciale, pricing, merchandising ou supply. Capacité à restituer clairement les résultats auprès d’interlocuteurs métiers.

La : a mission Vous rejoignez une équipe Tech et Data pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle à fort impact métier. Votre rôle ne se limite pas à l'entraînement de modèles : vous concevez des systèmes IA complets, robustes et maintenables, intégrés directement aux produits et aux processus de l'entreprise. Les solutions que vous développez sont utilisées en production et contribuent directement à la performance opérationnelle. Vous collaborez étroitement avec les équipes Produit, Data et Engineering. Vos responsabilités : Développer et déployer des solutions IA Identifier et adresser des cas d'usage à forte valeur ajoutée grâce au machine learning, au deep learning ou aux technologies d'IA générative. Concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles en production. Garantir la fiabilité, la performance et la scalabilité des solutions développées. Exploiter les données pour guider les décisions Analyser de grands volumes de données afin d'identifier tendances, anomalies et opportunités d'amélioration. Expérimenter rapidement de nouvelles approches et mesurer leur impact sur des données réelles. Apporter un regard critique sur les résultats et formuler des recommandations pragmatiques. Construire l'infrastructure de données Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Gérer la collecte, le stockage, la transformation et la mise à disposition des données. Optimiser les performances et la qualité des traitements de données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour répondre aux besoins opérationnels. Accompagner les équipes Co-construire les cas d'usage avec les parties prenantes. Présenter les résultats de manière claire à des interlocuteurs techniques et non techniques. Participer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein de l'organisation.

Objectif global :Piloter et industrialiser la stratégie de test de l'ensemble de la solution LYS Contrainte forte du projet Environnement complexe et dimension internationale Les livrables sont Stratégie de test documentée Framework d'automatisation (Playwright & Bruno) Dashboard dynamique de supervision de la Qualité Compétences techniques Playwright - Confirmé - Impératif Bruno - Confirmé - Impératif Postman - Confirmé - Impératif Github actions - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Secondaire) Description détaillée 🌟 MISSION En tant que Test Leader, vous intervenez en autonomie pour piloter la qualité. Votre rôle n'est pas seulement d'exécuter, mais de concevoir et de piloter la vision du test au sein de l'équipe. ● Stratégie et Vision : Concevoir, documenter et déployer une stratégie de tests globale et proactive, adaptée aux enjeux de haute disponibilité de nos applications. ● Garant de la Qualité : Garantir la conformité des applications vis-à-vis des standards d'excellence du Groupe ADEO. ● Intervenir dès la phase de conception des User Stories pour s'assurer que les critères d'acceptation sont testables et que les cas non passants sont anticipés. ● Adopter une approche de "Bug Hunter" en cherchant activement les régressions et en challengeant les choix techniques de l'équipe pour garantir la robustesse du code. ● Automatisation : Développer et maintenir des programmes et scripts de tests automatisés (UI, API, Performance). ● Exécution et Suivi : Réaliser des campagnes de tests régulières (ou à la demande) sur l'ensemble des produits du périmètre. ● Sécurité par le Test : Intégrer des vérifications de sécurité au sein des suites de tests (tests d'authentification, injection, gestion des droits) pour identifier les failles potentielles avant la mise en production. ● Pilotage par la donnée : Définir, mesurer et animer les KPIs de qualité pour piloter l'activité et éclairer les prises de décision. ● Reporting Stratégique : Produire des tableaux de bord automatisés offrant une visibilité en temps réel sur la santé des applications et la couverture de tests. ● Gestion des Anomalies : Identifier, analyser et remonter les bugs de manière proactive pour minimiser l'impact métier. ● Amélioration Continue : Analyser les processus de qualité actuels et proposer des feedbacks constructifs pour optimiser le cycle de vie du logiciel. ● Collaboration Agile : Communiquer des retours précis et actionnables aux équipes de développement. 🌟 Expertise en Automatisation & QA ● Maîtrise des Frameworks : Expérience solide sur Playwright. ● Tests d'APIs : Expertise indispensable sur Postman / Bruno ● CI/CD Integration : Capacité à intégrer les tests automatisés dans les pipelines (GitHub Actions). ● Tirs de performances: capacité à vérifier la robustesse de nos applications. ● Sécurité : Capacité à automatiser des tests de sécurité basiques (fuzzing, validation des headers de sécurité, gestion des tokens). ● Gestion de données de test : Savoir concevoir des jeux de données pertinents pour des environnements multi-enseignes. ● Maîtrise des outils de reporting : Capacité à construire des dashboards via des outils comme Xray, Jira, Grafana ou Looker Studio pour monitorer la stabilité du RUN et la qualité du build. 🌟 Innovation & Intelligence Artificielle ● S’intéresser activement aux apports de l’IA pour la QA : veille technologique, prototypage et industrialisation d’outils basés sur des LLMs et ML pour améliorer productivité et qualité. 🌟 SOFT SKILLS ● Leadership & Autonomie : Vous êtes capable de prendre des décisions structurantes sans supervision constante et d'embarquer l'équipe vers l'excellence. ● Proactivité : Vous n'attendez pas les consignes pour identifier des risques potentiels ou proposer des optimisations techniques. ● Polyvalence : capacité à interagir avec des profils variés (PO, Dev, Data…) ● Recherche d'Excellence : Rigueur dans le delivery et volonté constante d'améliorer la robustesse des applications. ● Pédagogie : Capacité à vulgariser les enjeux de la qualité auprès des Product Owners et des développeurs. Code profil FR-4.02.3 - Lead Test-E Définition du profil NIVEAU Expert SA MISSION : Il définit, organise et conduit les projets de tests en vue d'un objectif de qualité. Ses activités principales : - Etablir ou réviser une stratégie de tests pour le projet - Estimer les charges et planifier les tests - Conduire un projet de test - Gérer le budget et le planning - Suivre et contrôler l'implémentation et le déroulement des tests - Organiser et effectuer les revues de projet et déterminer si les objectifs ont été atteints - Évaluer et améliorer les processus - Evaluer la qualité du produit et clôturer l'opération de tests - Effectuer un bilan de capitalisation - Manager l'équipe de tests en respectant les engagements (coût, délais, qualité) - Coordonner les relations avec les différents intervenants Il peut également être amené à : - Qualifier ou homologuer des logiciels - Participer à des projets techniques - Accompagner la conduite du changement

Contexte de la mission Dans le cadre de l’évolution de ses plateformes data sur Google Cloud Platform, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin d’améliorer la qualité, la performance et l’optimisation des datasets BigQuery. La mission s’inscrit dans un contexte de forte croissance des volumes de données avec des enjeux majeurs autour de : la maîtrise des coûts cloud (FinOps), la fiabilité des données, la performance des pipelines, et la préparation des données pour les usages IA. Objectifs de la mission Réduire les coûts liés aux traitements et aux requêtes BigQuery. Améliorer la qualité et l’observabilité des données. Optimiser les pipelines d’ingestion et de transformation. Accompagner les projets IA via des datasets fiables et industrialisés. Responsabilités principalesAudit & Optimisation BigQuery Analyser les logs et identifier les requêtes coûteuses ou peu performantes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques BigQuery : partitionnement, clustering, optimisation des schémas, gestion des tables matérialisées et des vues. Réduire les volumes de données scannées et améliorer les performances globales. Architecture Data & Pipelines Optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement des données. Renforcer la robustesse des flux (gestion des erreurs, retry, montée en charge). Participer à l’industrialisation des traitements via Terraform et les pratiques DataOps. Data Quality & Observability Déployer un framework de monitoring et de tests automatisés. Définir les indicateurs de qualité : fraîcheur des données, cohérence des schémas, volumétrie, validité des données. Mettre en place des alertes proactives en cas d’anomalies. Data & IA Collaborer avec les équipes IA/ML pour fournir des datasets exploitables. Participer à l’intégration des services GCP liés à l’IA (BigQuery, Vertex AI, etc.). Être force de proposition sur les usages Data & IA.