Data Scientist senior (Pricing)

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Emerging Travel Group

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1001 - 5000 employés

Fondée en 2010

🛍️ eCommerce

🤝 B2B

eCommerce • B2B • Travel

Emerging Travel Group est un fournisseur de premier plan de plateformes de réservation en ligne avancées, conçues pour les voyageurs individuels, les agences de voyages et les clients entreprises. Le groupe aide les hôteliers à accroître leur visibilité et à attirer une clientèle plus large grâce à des solutions de voyage complètes, comprenant plus de 2,9 millions d’hébergements, des vols, des transferts et des locations de voitures, sur 190 marchés émetteurs. Axé sur l’excellence technologique, Emerging Travel Group sert un vaste réseau d’agences de voyages et de clients entreprises, permettant une gestion des voyages fluide et une collaboration efficace dans une industrie du voyage dynamique.

Description

• Gérer des projets ML de bout en bout : définition du problème → solution → tests → déploiement → support. • Collaborer avec les data engineers pour construire des jeux de données et définir les besoins en données, et évaluer la faisabilité, les risques et les contraintes. • Travailler avec les data analysts pour concevoir et analyser des tests A/B : métriques, partitions, interprétation des résultats et recommandations pour le déploiement des solutions. • Développer et entraîner des modèles (ML classique + DL), y compris des solutions d'embeddings texte et image ; réaliser des évaluations hors ligne et des analyses d'erreurs. • Déployer le modèle et le code en production (service Python), assurer le support des releases et des intégrations. • Être responsable de la qualité des modèles après mise en production : métriques, monitoring, dérive/dégradation, plans d'amélioration et procédures de support.

🎯 Exigences

• Au moins 4 ans d'expérience en tant que Data Scientist (avec une expérience spécifique sur des tâches de pricing). • Expérience de la gestion de projets ML de bout en bout en production (de la mise en place au support). • Très bonne maîtrise du ML classique : feature engineering, boosting, classification/régression, cross-validation, sélection de seuils, calibration. • Expérience en DL (PyTorch/TensorFlow) : compréhension des principes de fine-tuning et de l'inférence modèle. • Python (niveau production) : code lisible, tests pour les composants critiques, compréhension du packaging des modèles/artéfacts et de l'intégration aux services. • Connaissance du monitoring ML : métriques de qualité, dérive, alertes, diagnostics et procédures de support. • Maîtrise de SQL suffisante pour construire indépendamment des jeux de données (joins, fonctions fenêtrées). • Expérience en interprétabilité des modèles et en analyse d'erreurs. • MLflow / W&B / DVC ou outils similaires de suivi d'expériences. • Orchestration / pipelines (Airflow/Prefect/Dagster) et traitement avancé des données. • Anglais conversationnel.

🏖️ Avantages

• Horaires entièrement flexibles — pas d'obligation de commencer précisément à 9h00 ; l'important est d'atteindre les résultats et de progresser. • Chaque membre de l'équipe est libre de choisir son format de travail préféré : télétravail complet, présence au bureau ou modèle hybride. • Équipe ambitieuse et bienveillante, passionnée par son travail, qui se soutient et progresse ensemble. • Le développement de chaque collaborateur est une priorité : programmes internes d'intégration et de formation, développement des compétences comportementales et du leadership, adaptés individuellement. • Prise en charge partielle des formations et conférences externes. • Dans le secteur du tourisme, il est difficile d'évoluer sans un bon niveau d'anglais : nous soutenons l'apprentissage des langues avec des cours collectifs et individuels, ainsi que des clubs de conversation avec des collègues du monde entier. • Nous proposons des tarifs corporatifs sur les hôtels et autres services de voyage pour encourager vos déplacements. • Le bien‑être est une priorité : nous soutenons la santé globale et l'équilibre vie professionnelle / vie personnelle. Dans ce cadre, nous offrons le "MyTime Day Off" — un jour de congé supplémentaire destiné à donner aux collaborateurs la flexibilité nécessaire pour se consacrer à des sujets importants (soins de santé, recharge mentale, démarches personnelles, etc.).