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Capgemini
ARRISE
Data Scientist - RecSys
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PythonSQLPostgreSQLAWSGCPDocker
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VOTRE MISSION *
- Concevoir, implémenter et optimiser des pipelines de recommandation de bout en bout, de l'ingestion des données à l'inférence du modèle. *
- Construire et maintenir des pipelines ETL évolutifs pour supporter des flux de données fiables et efficaces. *
- Développer, évaluer et améliorer continuellement des modèles ML pour les systèmes de recommandation. *
- Rechercher, prototyper et implémenter des approches de pointe (SOTA) pour améliorer la qualité des recommandations et stimuler les métriques commerciales clés. *
- Échelonner et optimiser les pipelines de données et de modèles pour gérer de grands volumes de données et les besoins de traitement en temps réel ou par lots. *
- Intégrer des données multimodales (par exemple, signaux comportementaux, transactionnels et contextuels) provenant de divers systèmes dans les modèles de recommandation. *
- Assurer la robustesse et la stabilité des pipelines en implémentant des tests unitaires et d'intégration à travers les flux de données, de modélisation et de déploiement. *
- Surveiller et maintenir les performances globales du système, y compris les pipelines de données, la qualité des modèles et l'impact en aval. *
- Concevoir et analyser des tests A/B pour évaluer les performances des modèles et supporter les décisions produit basées sur les données. *
- Construire des tableaux de bord et des outils d'observabilité pour suivre les métriques des modèles, la santé du système et les KPIs commerciaux. *
- Collaborer étroitement avec les Data Engineers, les Software Engineers et les parties prenantes pour livrer des solutions évolutives et prêtes pour la production.
VOTRE PROFIL *
- Diplôme de Licence ou Master en Informatique, Ingénierie ou un domaine connexe. *
- Solide expérience en Python avec une utilisation récente en production, y compris un travail pratique avec des bibliothèques et frameworks de science des données et de machine learning (par exemple, Pandas, Polars, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, …) *
- Expérience dans la construction et le déploiement de systèmes machine learning de bout en bout sur des plateformes d'IA cloud (Azure, GCP, ou AWS), des pipelines ETL au déploiement et à la surveillance, y compris la gestion des versions de modèles et le suivi des expériences, supportant des flux de travail par lots ou en temps réel. *
- Solide compréhension des systèmes de recommandation basés sur le deep learning pour la prédiction de l'élément suivant, et des architectures NLP analogues qui modélisent les motifs séquentiels et le contexte. *
- Expérience démontrée dans la construction de pipelines de transformation de données efficaces pour les charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP), avec une solide connaissance des bases de données SQL et NoSQL (par exemple, PostgreSQL, MySQL, Redshift, Snowflake, BigQuery, MongoDB, Cassandra). *
- Expérience avec les tests unitaires et d'intégration (par exemple, Pytest), les pipelines CI/CD, et la conteneurisation basée sur Docker.
CE QUI VOUS DIFFÉRENCIE *
- Expérience dans la construction de systèmes de recommandation à grande échelle (par exemple, génération de candidats, classement, récupération, personnalisation). *
- Expérience avérée dans les publications sur le deep learning lors de conférences ou journaux pertinents. *
- Expérience avec Azure Data Factory / AWS Glue / Google Cloud Dataflow. *
- Expérience dans la conception et l'analyse de tests A/B, avec une solide compréhension des métriques d'évaluation pertinentes. *
- Expérience dans la conception et l'implémentation de pipelines pilotés par métadonnées pour mettre à l'échelle les systèmes de tests A/B automatisés. *
- Expérience dans le développement de modèles multimodaux qui intègrent plusieurs types de données (par exemple, texte, images, audio). *
- Expérience dans l'application de modèles basés sur des transformeurs ou de grands modèles de langage (LLMs) à des tâches de recommandation ou de personnalisation. *
- Expérience dans l'entraînement distribué, y compris le parallélisme de données et le parallélisme de modèles. *
- Expérience avec le traitement distribué de données et les technologies Big Data (par exemple, Spark, Hadoop, Flink, Kafka, Hive, Presto, Databricks).
À PROPOS DE NOUS
ARRISE est un leader mondial du développement de logiciels et des services pour l'industrie du iGaming, réunissant plus de 2,500 professionnels opérant dans plus de 12 sites dans le monde.
De la conception à la livraison, nous combinons expertise technique, créativité et connaissance de l'industrie pour développer des produits, des plateformes et des services qui façonnent les expériences des joueurs et soutiennent certaines des marques leaders de l'industrie.
Nous sommes surtout connus pour le travail que nous accomplissons pour Pragmatic Play, en créant et en soutenant des technologies, des produits et des services spécialisés appréciés par des millions de joueurs dans le monde.
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