Notre vision Produit est de permettre à chacun de livrer sereinement un véhicule partout en Europe grâce à une offre logistique performante, à travers une plateforme accessible.

Une logistique performante repose sur des workflow automatisés et une intelligence identifiant un optimum global de fonctionnement. A long-terme notre objectif est d’automatiser les processus de matching, d’attribution des missions et de combinaison de transport.

Hiflow met en relation ses clients avec des prestataires de transport (chauffeurs professionnels indépendants ou transporteurs possédant une flotte de camions).

Pour atteindre notre vision, nous avons deux priorités :

• Identifier rapidement le meilleur prestataire de transport pour satisfaire chacune des demandes de nos clients,
• Augmenter la satisfaction de nos prestataires en leur proposant des missions pertinentes et rémunératrices.

L’exploitation de la donnée est donc clé pour le succès de notre activité et la rentabilité de l’entreprise.

Pour atteindre notre vision, notre équipe Produit regroupe un large éventail de compétences : Product Manager, Product Owner, Product Designer, QA Tester, Data analyse et Automatisation.

Hiflow structure son équipe Data pour explorer de nouvelles opportunités sur notre cœur business. L’enjeux du Data Scientist est d’être le leader de l’ensemble des sujets en lien avec la donnée.

Directement rattaché au CPO, vous aurez une forte autonomie pour définir la stratégie de recherche et développement de nos algorithmes de prédiction et d’optimisation. Votre enjeux sera de poser des bases solides pour rendre notre architecture data scalable.

De nombreux sujets d’étude existent et devront être priorisés selon les gains opérationnels pouvant en découler.

Le poste regroupe plusieurs objectifs à considérer selon le profil :

• Établir une stratégie : comprendre les enjeux métier et explorer nos données pour établir une stratégie Data en lien avec notre Roadmap Produit.

• Structurer les données : identifier les actions à mener pour avoir des données de qualité, exhaustives, correctement organisées et facilement exploitables. Conseiller les équipes dev’ sur la structuration des données. Soutenir le Product Owner dans la construction de spécifications orientées data.

• Prédire par le machine learning : mettre en place et maintenir des algorithmes de prédiction de nos coûts de transport, de chrun, de délais d’attribution des missions de transport,… Élément clé du poste
  Optimiser : mettre en place des algorithmes d’optimisation sous contrainte permettant d’identifier des tournées de transport. Améliorer nos algorithmes de matching client / prestataires (suite du projet : https://medium.com/swlh/secret-for-a-simple-yet-elegant-matching-algorithm-made-from-scratch-33366ca29355).

• Data’Ops : en lien avec notre équipe Dev’Ops et en étudiant les outils existant, définir le meilleur support de production pour rendre opérationnel nos algorithmes.

Votre travail aura un impact immédiat sur nos opérations sera clé pour la performance de l’entreprise. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l’ensemble des équipes produit, développeurs et opérationnelles.

• Diplôme de Master ou Ecole d’ingénieur en mathématiques appliquées, data science / machine learning, statistiques ou recherche opérationnelle ;

• Expérience de 2 à 3 ans minimum sur un poste similaire avec une forte composante Machine Learning ;

• Démonstration de la construction d’algorithmes scalables ayant un impact opérationnel. Solides connaissance en Python et ses librairies de data science ;

• Fortes capacités d’analyse en n’ayant pas peur d’entrer dans les détails d’un sujet technique ou métier ;

• Savoir se projeter et anticiper le coup d’après ;

• Autonome pour découvrir un environnement métier nouveau et curieux de comprendre les enjeux clients et opérationnels ;

• Bonne capacité de présentation et vulgarisation de son travail.

Etape 1 : Entretien téléphonique avec un membre de l’équipe RH.
Etape 2 : Entretien en compagnie du CPO.
Etape 3 : Cas pratique.
Etape 4 : Entretien en compagnie du CPO et d’autres membres de l’équipe Hiflow.