Le Groupe La Centrale est le spécialiste des marketplaces 100 % auto (La Centrale et Promoneuve) et de l’information automobile francophone (Caradisiac).

Notre mission est simple : améliorer l’expérience d'achat et de vente pour les consommateurs comme les distributeurs automobiles.

Nous sommes aujourd’hui plus de 250 collaborateurs qui participons à l’évolution de notre entreprise en générant un chiffre d’affaires de 92 millions d’euros. Nous cherchons, à présent, à développer des services à forte valeur ajoutée (visibilité, data, etc) auprès des professionnels de l’automobile.

Rejoignez nous et devenez le moteur de l’industrialisation des modèles ML de l’expérimentation à la mise en production. Référent(e) technique, vous apportez rigueur, outils et bonnes pratiques pour fiabiliser, standardiser et accélérer le travail des Data Scientists. Vous incarnez la culture Clean Code et MLOps.

MISSIONS

• MLOps & industrialisation : concevoir et maintenir des pipelines ML robustes sur AWS SageMaker, déployer des modèles en production (API, batch), assurer monitoring et scalabilité ;

• Coaching & outillage : accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques de développement, créer des templates et librairies réutilisables ;

• Référent technique : binôme des Data Scientists pour rendre les modèles  production-ready ;

• Veille & amélioration continue : proposer des évolutions sur l’écosystème AWS et la stack technique.

NOTRE STACK 

AWS (SageMaker, S3, Lambda, CDK, Feature store, …), Python, SQL, TypeScript, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, MLflow, Git, Docker, CI/CD

PROFIL

• Bac+5 en Informatique, Data Science, ou équivalent

• 5 à 8 ans d’expérience (ML Engineer, Data Engineer ML, Software Engineer en équipe Data)

• Maîtrise de Python, AWS SageMaker et des bonnes pratiques de dev (tests, CI/CD, Git, Docker)

• Expérience avérée en déploiement et maintenance de modèles ML en production

• Pédagogie, goût du partage et appétence pour les challenges data

Une expérience en e-commerce, recommandation, GenIA/LLM, fraude detection, ranking ou dans la création de templates/outils internes est un vrai atout !

DES PROJETS AMBITIEUX

• Des projets data variés à fort impact (pricing, ranking, recommandation, fraude, GenIA…)

• Une équipe experte et bienveillante, dans un environnement agile

• Package attractif (fixe + variable)

• Avantage : prime de participation, tickets-restaurant, mutuelle familiale, 2 jours de télétravail/semaine

PROCESS RECRUTEMENT

• Entretien RH (30 min)
• Entretien technique avec Wilfried, Head of Data Science (1h)
• Atelier technique (cas pratique ou review de code) (1h30)
• Entretien final avec Benoit, Head of Data (1h)