SE Ranking
51 - 200 employés
Fondée en 2012
💼 Conseil
📣 Marketing
🛍️ eCommerce
Consulting • Marketing • eCommerce
SE Ranking est une plateforme SEO tout-en-un conçue pour améliorer la visibilité en ligne et les stratégies de marketing digital des agences et des entreprises de toutes tailles. Fondée en 2013, elle propose un large éventail d’outils, dont le suivi de positions, les audits de site web, la vérification des backlinks et une recherche de mots-clés complète, le tout alimenté par des technologies d’IA avancées. Adoptée par plus de 40 000 entreprises dans le monde, SE Ranking vise à rendre la gestion du SEO accessible et efficace, afin de permettre aux utilisateurs d’optimiser leurs stratégies sur la base de données et d’analyses pertinentes.
Scientifique principal·e en sciences appliquées – Recherche IA et intelligence de marque
Emploi pas sur LinkedIn
🔥 il y a 4 minutes
🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis
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SE Ranking est une plateforme SEO tout-en-un conçue pour améliorer la visibilité en ligne et les stratégies de marketing digital des agences et des entreprises de toutes tailles. Fondée en 2013, elle propose un large éventail d’outils, dont le suivi de positions, les audits de site web, la vérification des backlinks et une recherche de mots-clés complète, le tout alimenté par des technologies d’IA avancées. Adoptée par plus de 40 000 entreprises dans le monde, SE Ranking vise à rendre la gestion du SEO accessible et efficace, afin de permettre aux utilisateurs d’optimiser leurs stratégies sur la base de données et d’analyses pertinentes.
Description
• Rétroconcevoir la manière dont les moteurs de recherche IA et les plateformes génératives recommandent et décrivent les marques • Construire la couche de mesure de la valeur business de la visibilité dans les environnements IA • Piloter la feuille de route de recherche, de l’hypothèse à l’expérimentation, à l’analyse et à l’intégration de fonctionnalités produit • Concevoir et mener des expérimentations, et mettre en place un pipeline d’expérimentation reproductible • Définir l’orientation technique, prioriser les hypothèses, évaluer la méthodologie et encadrer le travail quotidien d’une petite équipe • Mener les 3 à 4 premières expérimentations et définir les fonctionnalités produit candidates avec l’équipe Product • Concevoir des méthodes d’échantillonnage des réponses IA selon les sujets, les intentions et les régions, en tenant compte de la variance, des biais et de la représentativité • Mettre en place des frameworks d’évaluation des sorties de LLM, des prompts et du comportement des modèles • Utiliser des LLM via des batch APIs comme extracteurs de features et évaluateurs, notamment pour l’évaluation des prompts, l’inférence batch optimisée en coûts et les pipelines agentiques ou utilisant des outils • Définir les standards d’évaluation et de validation des modèles • Développer des modèles prédictifs, de ranking, de classification, de clustering et d’apprentissage de représentations • Analyser des données SERP, de backlinks, de contenu, d’audits, de GA et de GSC dans ClickHouse ou un système OLAP colonnaire similaire, à une échelle de plusieurs centaines de millions de lignes • Faire émerger et produire des hypothèses, tenir un backlog priorisé et piloter le cycle d’exécution • Accompagner les ML Engineers et participer aux recrutements • Transformer les résultats en fonctionnalités produit, publications de recherche, présentations lors de conférences et bonnes pratiques en GEO, en collaboration avec les équipes Product, Engineering, Marketing et la direction
🎯 Exigences
• 5 à 6 ans d’expérience ou plus en Data Science ou en sciences appliquées • Expérience avérée dans la transformation de problématiques de recherche ambiguës, de l’hypothèse à une décision mise en production • Expertise approfondie et opérationnelle du ranking et de l’Information Retrieval, notamment du Learning to Rank, de NDCG/precision@K et de LambdaRank/LambdaMART • Solide expertise actuelle en GenAI/LLM, notamment en prompting et en évaluation d’APIs commerciales et de modèles open weight • Expérience de l’évaluation LLM-as-a-judge ou de l’évaluation d’agents • Compréhension de l’impact de l’échantillonnage, du contexte et du comportement des modèles sur leurs sorties concernant les marques • Maîtrise rigoureuse de l’évaluation et de la validation des modèles, notamment de la détection des fuites de données, de la validation temporelle et out-of-time, ainsi que des métriques liées aux résultats business • Capacité et volonté d’encadrer le travail quotidien d’une petite équipe de 1 à 2 personnes • Bon niveau d’anglais (B2 ou supérieur) • La maîtrise du gradient boosting avec LightGBM/CatBoost est un plus • L’expérience des embeddings et de l’apprentissage de représentations avec sentence-transformers/faiss est un plus • La capacité à analyser directement des données à grande échelle, par exemple avec ClickHouse, est un plus • Un intérêt pour les domaines du SEO et de la recherche est un plus • Une connaissance des concepts de mesure de la recherche IA est un plus • Une expérience de MLflow ou d’un outil similaire de suivi des expérimentations est un plus • Des publications ou des présentations lors de conférences sont un plus
🏖️ Avantages
• Accès direct, sans ticket, aux jeux de données SERP, backlinks, contenus, audits, GA/GSC de SE Ranking, ainsi qu’aux données de réseaux sociaux de Planable • Accompagnement dédié en data engineering et analytics engineering • Budget LLM API dédié à l’échantillonnage systématique des réponses (OpenAI, Google, Anthropic, Perplexity) • Possibilité de publier des présentations lors de conférences, des travaux de recherche et les bonnes pratiques de l’entreprise • Autonomie pour lancer des expérimentations sans devoir obtenir une autorisation préalable
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