Data Scientist (F/H)

Le Groupe La Centrale est le groupe spécialiste des marketplaces auto (La Centrale, Promoneuve et maVoitureCash) et du contenu éditorial (Caradisiac et Forum Auto).
 
Avec plus de 48 millions de visites par mois, nous sommes la référence pour acheter, vendre et consulter un maximum d’informations sur un véhicule.
 
Nous sommes aujourd’hui plus de 200 collaborateurs qui participent à l’évolution de notre entreprise en générant un chiffre d’affaires de 63,4 millions d’euros.
 
Notre mission est de rendre la démarche d’achat et de vente la plus simple et sereine possible, à l’occasion d’une décision de vie engageante (le changement de voiture). Faciliter la recherche, exposer et décrypter toutes les informations utiles sur un véhicule, apporter davantage de transparence sont au cœur de notre stratégie.
 
Le Groupe dispose d’un écosystème unique de marques complémentaires, qui nous positionnent sur toutes les démarches digitales :
• L’achat de véhicules d’occasion avec La Centrale
• L’achat de véhicules neufs avec Promoneuve
• La vente de véhicules auprès de Professionnels partenaires avec mavoiturecash
• Toute l’actualité automobile enfin (essais, guides, comparatifs et avis) avec Caradisiac
 
Sa vision stratégique ? Avoir toujours une longueur d’avance

En tant que Data Scientist, rattaché·e à l’équipe anti-Fraude, tu auras pour principale responsabilité de conduire les évolutions de notre algorithme de cotation des véhicules d’occasions.
Par ailleurs, dans un contexte de généralisation de l’usage du machine learning dans nos features teams, et en tant qu’expert·e, tu seras amené·e à participer à tous les projets de datascience du groupe, car pour armer chacun de nos internautes dans leur choix d’achat ou de vente de véhicule, les services basé sur du Machine Learning que nous proposons sont nombreux : cotation des véhicules d’occasion, prédiction de leur évolution, classification de photos, reconnaissance de plaque d’immatriculation, analyse de texte, moteur de recommandations, prédiction de prix de vente… 

Tes missions principales seront :

• Contribuer aux projets en tant que data scientist
• Etudier, évaluer et valider la pertinence de nouveaux d’algorithmes et modèles
• Amélioration d’algorithmes et de modèle existants
• Etre garant·e des méthodes d’industrialisation des projets de machine learning
• Analyser les résultats, contrôler et mesurer la qualité 
• Réaliser une veille active, consolider votre expertise et challenger ou proposer des alternatives
• Participer et animer une petite communauté naissante d’ingénieurs datascientist
• Publier et rendre visible nos travaux sur notre blog groupe 
• Conseiller, partager et guider pour assurer la montée en compétences des équipes
• Assurer la pérennité des documentations 
• Contribuer à améliorer et automatiser la plateforme data AWS

Nos technos :

• Python, Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Scipy
• XGBoost, CatBoost, Tensoflow, Keras ,NLP
• AWS Sagemaker, AWS S3, AWS Codebuild, AWS Lambda, AWS ECR
• Docker, Github, Flask, Gunicorn 

Pourquoi rejoindre le Groupe La Centrale ?
Intégrer Groupe La Centrale c’est développer sa passion pour les technologies innovantes au sein d’une société dynamique et de taille humaine avec des développeurs ayant à cœur le partage de leur savoir-faire technique et agile.
Groupe La Centrale c’est aussi “Une hiérarchie très plate, un esprit d’équipe appuyé, une capacité à se remettre en question et surtout la possibilité de construire et contribuer à des projets ambitieux”

Nos petits plus :

• Participation attractive et avantages CSE
• Le sens de la convivialité et de la célébration
• Quartier et locaux très sympa situé à Paris
• Participation aux évènements (Tableau Conférence, AWS Summit…)

Process de recrutement :
•Un échange téléphonique avec la Team RH
•Une phase de tests
•Un entretien (RH et Deputy) puis un échange avec l’équipe

Nous cherchons un profil qui peut faire valoir

• Plusieurs expériences “datascientist” significatives
• Des compétences élargies de Machine Learning  (plusieurs types d’algorithmes expérimentés)
• Expérience d’industrialisation de solutions de machine learning sur le cloud AWS
• La maitrise du développement dans l’écosystème Python
• Une approche résolument Solution Focus
• Une capacité à expliciter les concepts complexes à un public non technique

Quelques points forts qui ferait une différence :

• Des talents en tant qu’ingénieur·e data pour contribuer à la conception globale de la plateforme
• Maitrise des capacités de AWS Sagemaker
• Formation académique ML
• Connaissance de Tableau et/ou maitrise d’outil de dataviz
• Un intérêt pour le secteur automobile