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GEODIS INTERSERVICES
AFFRETEUR TRANSPORT ROUTIER - LONGVIC (21) H / F
Geodis Interservices
RESPONSABLE SECTEUR QUAI ADJOINT / NUIT H / F
GEODIS
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Responsable d'exploitation de site logistique (H/F)
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Responsable service course H/F
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GEODIS INTERSERVICES
CONDUCTEUR SPL ZONE LONGUE CACES 3 - CHANGE (72) H / F
Geodis Interservices
Conducteur SPL zone longue 73420 H/F
GEODIS INTERSERVICES
Chargé(e) d'études et de reporting commercial H/F
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Agent de maintenance H/F
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Responsable d'Exploitation H/F
GEODIS INTERSERVICES
Opérateur de quai (nuit) H/F
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Développeur Fullstack Angular / Java J2EE H/F
GEODIS INTERSERVICES
Data Engineer Senior/IA H/F
Résumé du poste
Une entreprise de logistique internationale recherche un data engineer pour participer à des projets d'optimisation des systèmes d'information. Le candidat idéal doit avoir un Master 2 en data, avec au moins 4 ans d'expérience en data engineering. Il sera responsable du développement de modules data, de la mise en place d'un serveur pour le chatbot et de la collaboration avec des data scientists. Un bon niveau d'anglais est requis.
Qualifications
- 4 ans d'expérience minimum en data engineering en IA.
- Diplômé(e) d'un Master 2 en data.
- Force de proposition et esprit d'analyse.
Responsabilités
- Développement de modules data pour tout le groupe.
- Mise en place d'un serveur MCP.
- Pipeline d'intégration continue pour les agents IA.
Connaissances
Formation
Au sein de la direction IA Solution, vous participez à de grands projets de transformation des systèmes d'information de GEODIS. Vous interviendrez du développement jusqu'à la mise en production, sur un périmètre large, au sein d'un environnement technique innovant.
- Développement de modules data destinés à l'ensemble du groupe GEODIS
- Mise en place et maintenance d'un serveur MCP pour servir les besoins de notre chatbot d'entreprise
- Pipeline d'intégration et de déploiement continu des agents et modules IA à destination du groupe
- Collaboration avec les data scientists de l'équipe pour mettre en production des modèles de machine learning traditionnels, mettre en place et déployer des modèles d'IA sur notre plateforme de data science
- Communiquer avec de nombreux parties prenantes de l'entreprise pour évaluer la faisabilité et accompagner les différentes équipes métiers de GEODIS dans l'implémentation de solutions data
- Conteneurisation et versioning des applications
- Ingestion de données dans notre plateforme Big Data
- Optimiser et mettre à jour de manière continue notre «LangChain»
- Assurer une veille technologique data et partager cette connaissance au sein de la communauté TechLead
Vous êtes diplômé(e) d'un Master 2 (Bac +5 école d'ingénieur / parcours universitaire) avec une spécialisation en data et disposez de 4 ans d'expérience minimum sur les sujets de data engineering en IA.
- Confirmé (5 à 10 ans d'expérience)
- Excellent relationnel et aptitude à travailler en équipe
- Esprit analytique et de synthèse
- Force de proposition dans une logique d'amélioration continue
- Très bon niveau d'anglais
- Français : Maîtrise Courante
- Anglais : Maîtrise Courante
GEODIS est un leader mondial du transport et de la logistique, reconnu pour son expertise sur l'ensemble de la supply chain. Partenaire de croissance de ses clients, GEODIS intervient sur cinq métiers : l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, le Freight Forwarding, la logistique contractuelle, la distribution & l'express et le transport routier. Avec un réseau mondial couvrant près de 166 pays et plus de 49 720 collaborateurs, GEODIS se classe au sixième rang mondial de son secteur. En 2024, GEODIS a réalisé un chiffre d'affaires de 11,3 milliards d'euros. GEODIS est une société du groupe SNCF. A compétences égales, une attention particulière sera accordée aux candidatures des personnes en situation de handicap.
* Le salaire de référence se base sur les salaires cibles des leaders du marché dans leurs secteurs correspondants. Il vise à servir de guide pour aider les membres Premium à évaluer les postes vacants et contribuer aux négociations salariales. Le salaire de référence n’est pas fourni directement par l’entreprise et peut pourrait être beaucoup plus élevé ou plus bas.