About this role
CONTEXTELa mission s'inscrit au sein de l'équipe Data Scientist/AI Engineer, en lien direct avec le département Marketing digital situé à CDG. Le candidat sera une extension de l'équipe pour connecter les besoins business avec les développements techniques. L'équipe est composée de 5 personnes et travaille dans un environnement international partagé entre Amstelveen (KLM Headquarters) et Paris (Air France Headquarters).MISSIONS
- Comprendre les besoins business et représenter l'équipe auprès du département digital marketing à CDG.
- Développer, implémenter et maintenir des modèles de machine learning pour la détection d'anomalies, les recommandations de destinations, etc.
- Concevoir, rechercher et implémenter l'ensemble de la pipeline ML, depuis le réentraînement jusqu'au déploiement et au monitoring des modèles.
- Surveiller et améliorer continuellement les modèles ML en production, en garantissant des déploiements à faible latence et le respect des standards internes.
- Travailler dans l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), en utilisant notamment BigQuery et la suite VertexAI pour le développement et le déploiement des modèles.
- Utiliser Terraform pour l'infrastructure-as-code, Docker pour la containerisation, et Github Actions pour les pipelines CI/CD, afin d'assurer des solutions robustes et évolutives.
- Participer aux cérémonies agiles régulières (stand-ups, sessions de refinement, etc.).
- Travailler à la fois sur des sujets nouveaux et assurer la continuité des projets existants.OUTILS & ENVIRONNEMENT
- Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Cloud Run, VertexAI
- Terraform (infrastructure-as-code)
- Docker (containerisation)
- Github Actions (CI/CD)
- Git, Unix shell, REST APIs
- Python (code production, CI/CD, tests, optimisation)CONDITIONS DE TRAVAIL
- Durée estimée : début octobre 2026, mission longue (> 1 an)
- Localisation : CDG (avec flexibilité possible TLS, VLB, France, Maroc, Inde)
- Présence sur site : 2 jours par semaine, occasionnellement 3 jours
- Mode de travail : hybride, avec flexibilité entre télétravail et présence au bureau
- Déplacements professionnels : possibles à AMS, CDG, VLB ou TLS
- Fuseau horaire à respecter : France
- Langue : maîtrise de l'anglais cruciale (travail quotidien, réunions, documentation, présentations)INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
- Environ 90% du temps consacré à l'innovation, 10% à la continuité
- Autonomie et rigueur sont des points différenciants
- Challenge principal : compréhension d'un nouveau domaine métier
- 1. Au moins 3 ans d'expérience en Data Science/Machine Learning
- 2. Expérience avérée dans le développement de pipelines MLOps incluant déploiement, monitoring et réentraînement
- 3. Maîtrise avancée du Python en production, avec bonnes pratiques en CI/CD, tests et optimisation de code
- 4. Expérience avec Google Cloud Platform (GCP) et ses outils comme BigQuery, Cloud Run et VertexAI ou équivalent chez un autre fournisseur cloud majeur
- 5. Compétences en Terraform pour infrastructure-as-code, Docker pour la containerisation, et Github Actions pour les pipelines CI/CD
- 6. Expérience avec Git, Unix shell et REST APIs
- 7. Profil tech savvy avec sens de la logique, des mathématiques et des statistiques
- 8. Esprit entrepreneurial, analytique, créatif et orienté résultats
- 9. Capacité à se connecter au business et comprendre les besoins métier
- 10. Autonomie et rigueur comme points différenciants