Almatek recherche pour l'un de ses clients,Un Data Scientist Sénior sur Massy. DESCRIPTION DE LA MISSION. Au sein du pôle Data Science Customer, vous rejoignez une feature team dédiée à l'un des piliers stratégiques de l?entreprise :le moteur de recherche de produit. Votre mission est de transformer l'intention d'achat de millions de clients en une expérience fluide, pertinente et performante. Vous serez le référent technique sur l'évolution de notre moteur de recherche, en passant d'une approche textuelle classique à une expérience de recherche sémantique et personnalisée. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. - En intervenant à toutes les étapes des projets, vous pourrez : - Stratégie Search : Collaborer avec les Product Managers pour définir la roadmap de pertinence (recherche textuelle, sémantique, hybride). - Architecture Vectorielle : Concevoir et déployer des solutions de Vector Search (Embeddings, ANN) pour capturer l'intention client au-delà des mots-clés. - Optimisation du Ranking : Implémenter et itérer sur des modèles de Learning to Rank (LTR) et de Reranking pour arbitrer entre pertinence métier, mix marge et préférences utilisateur. -Évaluation de la pertinence : Mettre en place des protocoles d'A/B testing rigoureux et des frameworks d'évaluation (nDCG, MRR, Click-through rate). -Expertise Elasticsearch : Optimiser les configurations, les analyseurs et les requêtes complexes pour garantir des performances temps réel à grande échelle. -Mentorat : Guider et élever le niveau technique des data scientists juniors sur les thématiques de NLP et de Search.? Compétences techniques clés : - Moteurs de recherche : Maîtrise avancée d'Elasticsearch, incluant le tuning de pertinence et la gestion des index. - Recherche Vectorielle : Expérience concrète dans l'utilisation de bases de données vectorielles et de modèles d'embedding. - Reranking : Solide expérience dans la conception de modèles de reranking (XGBoost/LightGBM pour le LTR, ou approches Deep Learning). - Stack Data : Maîtrise de Python, SQL et de l'écosystème GCP (BigQuery, Vertex AI). - Les petits plus - Expérience sur des problématiques de Personalized Search (intégration des signaux utilisateurs temps réel). - Contributions à des projets Open Source dans le domaine du Search ou du NLP. - Connaissance des problématiques de recherche multilingue ou de traitement des synonymes par IA. - Notre environnement technique - Python, SQL, Terraform, Docker, Gitlab, Jenkins, GCP (Cloud Composer / Airflow, Cloudrun, BigQuery, Cloud Batch, Kubernetes Engine, Vertex AI, Cloud Storage) Votre séniorité vous permet de naviguer entre la rigueur scientifique et les impératifs business du e-commerce. Vous savez vulgariser des concepts de "Neural Search" auprès d'interlocuteurs non-techniques tout en garantissant une qualité de code (Clean Code, CI/CD) irréprochable.