Senior Data Scientist H/F - 33

Cdiscount est une aventure du numérique français. Passée en 20 ans d'une start-up bordelaise au leader français du e-commerce, l'entreprise n'a eu de cesse de répondre aux attentes de ses clients. L'objectif ? Rendre possible l'accès aux biens (high-tech, électroménager, vins, décorations ou encore les jouets) et aux services (énergie, offres de voyages ou forfaits téléphoniques) au plus grand nombre en construisant une économique numérique, européenne, inclusive et responsable. Avec audace et engagement, les collaborateurs de Cdiscount oeuvrent tous les jours pour proposer grâce à la technologie et l'innovation, une expérience client riche, humaine et fluide.
Depuis 2011, l'entreprise offre une vitrine aux PME/TPE en France et à l'étranger et accompagne leur digitalisation grâce à sa marketplace. Ce qui lui permet de proposer plus de 60 millions de produits à ses 9 millions de clients.
Conservant l'agilité de son modèle et forte de son positionnement de leader français, Cdiscount construit chaque jour le e-commerce d'aujourd'hui et de demain.
Cdiscount en chiffres :
* 4 Mds € de Volume d'affaires en 2019
* 20 millions de visiteurs uniques par mois
* 60 millions de références
* 2 000 collaborateurs
* 560 000 m² d'entrepôt logistique
* 70% de trafic sur mobile
* Plus de 60 métiers représentésChez Peaksys, les équipes Data Science sont au coeur de la stratégie d'innovation. En rejoignant l'équipe Data Consulting, tu participeras activement au développement et à l'optimisation des modèles (ML, IA, Image,...) pour améliorer les équipes d'Octopia et de CNova dans l'amélioration des performance business que ce soit au niveau de l'écosystème des vendeurs, de la gestion de catalogue ou encore au niveau des référentiels offres ou catalogues.
Tu seras impliqué dans :
* Le développement de modèles via des approches de machine learning supervisé, renforcement, NLP, IA Génératif et statistiques avancées.
* La mise en production des algorithmes dans un environnement moderne et robuste : Snowflake, JupyterHub, CI/CD avec Docker et Kubernetes, GPUs/CPUs, etc.
* Une veille active sur les modèles à l'état de l'art (LLMs, Deep Learning, modèles hybrides) pour tester et intégrer les dernières avancées en data science : BGE, GPT, Mistral, etc.
* L'analyse des performances et la mesure de l'impact business des solutions déployées.
Ton travail aura un impact direct et mesurable sur les résultats commerciaux, en combinant innovation technique, compréhension fine du fonctionnement du moteur de recherche sponsorisé, et approche produit.