Machine Learning Engineer (Paris)

Contexte de la mission

L’objectif de la mission est de transformer la stratégie de pricing grâce à la donnée et à l’intelligence artificielle, en mettant en place des mécanismes de tarification dynamique plus intelligents, prédictifs et orientés performance business.

Le projet vise à concevoir, développer et industrialiser des produits Data et des algorithmes capables d’optimiser les prix, les promotions et la prise de décision en temps réel.

Objectifs et livrables

Le consultant interviendra sur l’ensemble de la chaîne de valeur Data & IA, de l’analyse exploratoire jusqu’à la mise en production des modèles.

Les principaux sujets incluent :

• L’optimisation des modèles d’élasticité prix et des mécanismes de lancement de nouveaux produits

• Le développement d’algorithmes d’optimisation promotionnelle

• La conception de solutions de tarification dynamique

• L’industrialisation des pipelines ML et l’automatisation des traitements (MLOps)

• L’intégration de nouvelles sources de données et l’APIzation des modèles

• La contribution à des agents IA liés au pricing

• La mise en place du monitoring des modèles et de la qualité des données

Le poste nécessite un profil autonome, capable de faire le lien entre enjeux métier, produit et technique.

Compétences recherchées

Techniques

• Python et écosystème Data Science / Machine Learning (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch)

• MLOps et industrialisation de modèles (CI/CD, packaging, APIs, Git)

• Cloud & Data Engineering (Databricks, AWS, Spark, dbt)

• Optimisation SQL

• Airflow

• IA générative et modèles de langage

Fonctionnelles & comportementales

• Forte compréhension des problématiques pricing et optimisation

• Capacité à cadrer un besoin métier et proposer des solutions concrètes

• Leadership technique et autonomie

• Très bonne communication professionnelle

• Anglais courant indispensable