Machine Learning Engineer (MLE) / Full-Stack Data Engineer Pricing

Notre objectif est de transformer notre stratégie de pilotage de la valeur grâce à la donnée et à l'intelligence artificielle. Nous voulons passer d'un modèle traditionnel à un modèle dynamique, plus intelligent et prédictive, capable d'équilibrer la rentabilité de l'entreprise et la perception de la valeur par nos clients.

Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe Data & Business Intelligence nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos orientations de manière proactive et agile.

Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l'analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont :

• Optimisation de l'Elasticité Prix : Optimisation des algorithmes existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouvelles offres.

• Moteur de Promotion : Développement d'un algorithme d'optimisation des campagnes promotionnelles.

• Tarification dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d'aide à la décision (Dynamic pricing "home-made")

• Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops).

• Agent d'amélioration : Contribution sur notre agent pricing.

• Monitoring : Mise en place d'un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée.

Nous recherchons un profil hybride et autonome, capable de naviguer entre la vision produit et la technique.

Hard skills :

• Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch).

• ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d'algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d'API.

• Data & Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS / Databricks appréciés) et manipulation de gros volumes de données (Spark, dbt).

Soft skills :

• Product Ownership & Proactivité : Capacité à creuser le besoin métier, clarifier les exigences et proposer des solutions concrètes sans attendre un cahier des charges figé.

• Leadership technique : Autonomie pour piloter des sujets de bout en bout et interagir avec des interlocuteurs variés (équipes Data, Tech et Métier).

• Langues : Anglais courant indispensable.

Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de Pricing (élasticité, yield management, optimisation de marge) sera grandement valorisée.