Tech Lead Data Scientist (F-H)

La Centrale; Paris; Sur place; EUR 50 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise spécialisée dans les marketplaces auto recherche un référent technique pour industrialiser des modèles ML. Vous serez en charge de concevoir des pipelines robustes sur AWS SageMaker, d'accompagner les Data Scientists et d'assurer le bon déploiement des modèles. Une expérience en e-commerce et des compétences en Python et AWS sont un atout. Vous bénéficierez d'un package attractif incluant des primes et du télétravail.

Prestations

Prime de participation

Tickets-restaurant

Mutuelle familiale

2 jours de télétravail par semaine

Qualifications

• 5 à 8 ans d’expérience en ML Engineer ou Data Engineer ML.
• Maîtrise des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, Git).
• Expérience en déploiement et maintenance de modèles ML.
• Pédagogie et goût du partage requis.

Responsabilités

• Concevoir et maintenir des pipelines ML robustes sur AWS SageMaker.
• Déployer des modèles en production (API, batch).
• Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques de développement.
• Rendre les modèles production-ready.

Connaissances

AWS (SageMaker, S3, Lambda, CDK, Feature store)

Python

SQL

TypeScript

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

MLflow

Git

Docker

CI / CD

Formation

Bac+5 en Informatique, Data Science

Description du poste

Overview

Le Groupe La Centrale est le spécialiste des marketplaces 100 % auto (La Centrale et Promoneuve) et de l’information automobile francophone (Caradisiac).

Notre mission est simple : améliorer l’expérience d'achat et de vente pour les consommateurs comme les distributeurs automobiles.

Nous sommes aujourd’hui plus de 250 collaborateurs qui participons à l’évolution de notre entreprise en générant un chiffre d’affaires de 92 millions d’euros. Nous cherchons, à présent, à développer des services à forte valeur ajoutée (visibilité, data, etc) auprès des professionnels de l’automobile.

Rejoignez nous et devenez le moteur de l’industrialisation des modèles ML de l’expérimentation à la mise en production. Référent(e) technique, vous apportez rigueur, outils et bonnes pratiques pour fiabiliser, standardiser et accélérer le travail des Data Scientists. Vous incarnez la culture Clean Code et MLOps.

MISSIONS

MLOps & industrialisation : concevoir et maintenir des pipelines ML robustes sur AWS SageMaker, déployer des modèles en production (API, batch), assurer monitoring et scalabilité ;

• Coaching & outillage : accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques de développement, créer des templates et librairies réutilisables ;
• Référent technique : binôme des Data Scientists pour rendre les modèles production-ready ;
• Veille & amélioration continue : proposer des évolutions sur l’écosystème AWS et la stack technique.

Profil

AWS (SageMaker, S3, Lambda, CDK, Feature store, …), Python, SQL, TypeScript, Scikit-learn, TensorFlow / PyTorch, MLflow, Git, Docker, CI / CD

• Bac+5 en Informatique, Data Science, ou équivalent
• 5 à 8 ans d’expérience (ML Engineer, Data Engineer ML, Software Engineer en équipe Data)
• Maîtrise de Python, AWS SageMaker et des bonnes pratiques de dev (tests, CI / CD, Git, Docker)
• Expérience avérée en déploiement et maintenance de modèles ML en production
• Pédagogie, goût du partage et appétence pour les challenges data
• Une expérience en e-commerce, recommandation, GenIA / LLM, fraude detection, ranking ou dans la création de templates / outils internes est un vrai atout !

DES PROJETS AMBITIEUX

• Des projets data variés à fort impact (pricing, ranking, recommandation, fraude, GenIA…)
• Une équipe experte et bienveillante, dans un environnement agile
• Package attractif (fixe + variable)
• Avantage : prime de participation, tickets-restaurant, mutuelle familiale, 2 jours de télétravail / semaine

PROCESS RECRUTEMENT

• Entretien RH (30 min)
• Entretien technique avec Wilfried, Head of Data Science (1h)
• Atelier technique (cas pratique ou review de code) (1h30)
• Entretien final avec Benoit, Head of Data (1h)