Qwant est un moteur de recherche européen dont la mission est audacieuse : offrir une alternative fiable et performante aux grands acteurs du search en étant propriétaire de l’ensemble de la pile technique - de l’hébergement et de l’indexation au ranking et à la diffusion des résultats de recherche.

Nous déployons actuellement une nouvelle version de notre moteur de recherche et lançons de nouvelles fonctionnalités basées sur l’IA et intégrées directement dans l’expérience de recherche.

En plus du français, nous prévoyons d’ajouter l’allemand et l’anglais pour répondre aux besoins de nos partenaires tel qu’Ecosia, et de nos clients.

En tant que Data Scientist chez Qwant, vous transformerez des problématiques complexes en solutions opérationnelles qui améliorent directement l’expérience utilisateur, de nos partenaires et les indicateurs clés de nos produits.

En étroite collaboration avec les autres profils Data, les ML Engineers, les Product Managers et les équipes Backend, vous êtes en charge de tout le cycle de vie des solutions que vous mettez en place : découverte, mise en œuvre, gestion de projet, observabilité et monitoring de la qualité, maintenance et évolutions.

Votre rôle est d’utiliser le Machine Learning, les Large Language Model, et l’analyse de données non pas comme une fin en soi, mais comme des outils puissants pour automatiser, optimiser et fiabiliser les prises de décisions at scale. Vous interviendrez sur des problématiques clés d’Information Retrieval (IR), de Natural Language Processing (NLP) au cœur de notre moteur et briques d’IA.

Vous interviendrez sur des sujets variés :

• Piloter des projets de bout en bout : Gérer l’intégralité du cycle de vie des projets, de la phase de découverte et d’analyse des besoins jusqu’au déploiement, au monitoring de la performance (business et technique) et à la maintenance.

• Concevoir et déployer des modèles : Concevoir, construire et livrer en production des modèles de Machine Learning pour améliorer directement nos produits : ranking, compréhension des requêtes et des documents, extraction de signaux, génération et fine-tuning d’embeddings.

• Automatiser les capacités internes : Mettre en œuvre des solutions intelligentes pour l’automatisation de nos processus, comme le monitoring de la qualité en temps réel ou l’utilisation de LLMs pour l’annotation et l’évaluation (ex: LLM judges).

• Collaborer à 360° : Travailler au sein de l’équipe data et en partenariat étroit avec les ML Engineers (pour l’industrialisation), les Software Developers (pour l’intégration) et les DevOps/Infra (pour la scalabilité).

• Informer la stratégie : Agir en tant que partenaire, en utilisant votre expertise des données et votre “business sense” pour informer les décisions et la roadmap.

• Vous justifiez de plus de 4 ans d’expérience professionnelle en Data Science, avec une expérience avérée dans la mise en production de modèles de Machine Learning ayant eu un impact business ou utilisateur.

• Vous avez travaillé sur des problématiques de recherche d’information (Information Retrieval, ranking, NLP) ou dans des domaines similaires tels que la recommandation ou la publicité en ligne.

• Vous adoptez une approche pragmatique : vous savez concevoir des solutions agiles et itératives pour générer un impact rapide, et vous êtes à l’aise dans un environnement en constante évolution.

• Vous possédez des compétences en gestion de projet et êtes capable de piloter l’ensemble du cycle de vie d’une solution data, de la conception à la maintenance.

• Vous avez un bon sens business : vous aimez collaborer avec les responsables produit afin de proposer de nouvelles stratégies et de valider leurs hypothèses par la donnée.

• Vous faites preuve d’une excellente communication : vous savez expliquer vos modèles, vos choix et vos résultats aussi bien à des interlocuteurs techniques que non techniques.

• Vous maîtrisez SQL, Python et ses principales librairies de Machine Learning (ex. : scikit-learn, XGBoost) ainsi que celles de deep learning (ex. : PyTorch, Transformers).

Bonus appréciés:

• Expérience avec des outils de notre stack (Kubernetes, Argo, Vespa AI, Kafka, Clickhouse)

• Expérience avec PySpark

• Expérience avec des systèmes à forte contrainte de latence (search, ads, recommander).

• Une expérience dans le développement d’applications de visualisation (ex: Streamlit, Flask, Dash, custom) est également appréciée.

Stack technique

• Index et ranking déployés sur Vespa AI

• Datasets multimodaux de plusieurs centaines de Gb (pour des gradients boosting trees aux modèles de langage)

• Training sur cluster Kube, distribué sur des machines multi-GPUs

• Tracking & registry: MLFlow

• Logging: In-house data platform (Kafka, Iceberg, Clickhouse, Metabase)

Pourquoi nous rejoindre ?

• Les solutions de Data Science que vous mettrez en place auront un impact direct sur l’expérience utilisateur, et est au centre du produit de Qwant et European Search Perspective.

• Rôle à la croisée infra / data / produit — fort niveau d’autonomie et d’impact.

• Travail réel à l’échelle (volumes massifs, besoin de latence) dans un contexte souverain et exigeant.

Nous vous proposons un premier appel de 45 minutes avec un membre de l’équipe RH pour faire votre connaissance et vous présenter le poste.
Si cette première rencontre est concluante, nous organiserons :

1. Entretien technique et culturel (1h) — Échange avec un(e) Engineering Manager.

2. Étude de cas technique (1h30) — mix d’un cas préparé à la maison et d’un exercice live.

3. Entretien final (30 min) — Avec notre CTO.