À propos
DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA.
Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc.
Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants.
https://www.dgtl-performance.com
Le poste
Dans le cadre d'une mission de longue durée au sein d'un acteur majeur de la grande distribution, vous intégrez une Analytics Factory chargée de concevoir et de déployer des services analytiques avancés à destination des équipes métier.
Le projet porte sur la digitalisation et l'automatisation du processus promotionnel via un portail collaboratif intégrant directement les fournisseurs. Au cœur du dispositif, trois agents intelligents sont en cours de développement et de déploiement : un agent dédié à la négociation (automatisation des demandes, simulations d'impact CA/marge, contre-propositions), un agent de pilotage (ajustement dynamique des catalogues sous contraintes, alertes) et un agent d'administration (génération automatisée d'appels d'offres et de mandats). Ces agents s'inscrivent dans un écosystème Data existant et structuré, avec lequel des connecteurs robustes devront être développés et maintenus.
La roadmap prévoit la livraison d'un socle collaboratif de base en première phase, suivie du déploiement complet des agents IA en seconde phase. Vous évoluez dans un environnement Agile/Scrum, en lien étroit avec les équipes métier, data engineering et architecture, et contribuez à toutes les phases du cycle logiciel — de la conception jusqu'au run en production.
Responsabilités :
- Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et des algorithmes d'optimisation de la performance (pricing, promotion)
- Structurer des modèles de données pour alimenter les agents IA (inputs agents, référentiels produits)
- Concevoir des workflows agentiques intégrant de l'IA générative et du NLP (analyse de messages, génération de réponses, interaction automatisée)
- Développer et déployer des modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Explorer, transformer, nettoyer et enrichir des jeux de données pour les rendre exploitables
- Développer des connecteurs avec l'écosystème data interne et externe
- Assurer la qualité, la maintenabilité et la simplicité du code (principes SOLID, YAGNI, tests, Sonar)
- Appliquer les pratiques DevOps (CI/CD, Git) et les principes d'observabilité pour le monitoring des modèles
- Gérer le versioning des données et des modèles
- Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement au sein de l'équipe
Profil recherché
Indispensables :
- Expertise confirmée en Machine Learning et en algorithmes d'optimisation, idéalement appliqués au pricing ou à la gestion promotionnelle
- Solide maîtrise de Python pour la Data Science (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch)
- Expérience avérée en IA générative et NLP : conception de workflows agentiques, utilisation de LLM, génération automatisée de contenus et interaction avec des tiers
- Capacité à modéliser des données structurées pour alimenter des agents IA (référentiels, inputs)
- Expérience de plus de 7 ans en Data Science Python
- Formation Bac+5 en informatique, data science ou domaine équivalent (école d'ingénieur ou université)
Fortement appréciés :
- Maîtrise de l'Agentic AI : orchestration autonome, raisonnement sur systèmes d'information, combinaison GenAI / IA décisionnelle
- Pratique des plateformes cloud, notamment GCP (BigQuery, Looker Studio)
- Compétences en visualisation de données (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Maîtrise des bases de données relationnelles et/ou orientées document
- Pratique des principes DevOps (CI/CD), Git, et outils d'observabilité pour le monitoring applicatif
- Connaissance des bonnes pratiques de craftsmanship : SOLID, YAGNI, couverture de tests, Sonar
- Capacité à développer des connecteurs robustes avec des écosystèmes data internes et externes
- Expérience dans le secteur du retail ou de la grande distribution
- Aisance en environnement Agile/Scrum et appétence pour la collaboration pluridisciplinaire
Avantages
selon profil
