AI Engineer - Digital Unit Sports (f/m/d)

AI Engineer - Digital Unit Sports (f/m/d)

LE CONTEXTE

Depuis plus de 50 ans, grâce à ses produits innovants et fort de sa culture reposant sur l’accessibilité, Decathlon ne cesse de réinventer le marché du sport.

Notre mission : rendre durablement les plaisirs et les bienfaits du sport accessibles au plus grand nombre.

Aujourd’hui, nous tirons parti de cette culture de l’innovation et de notre expertise digitale pour qu’un public plus large puisse bénéficier des plaisirs du sport et ce, à l’aide de la technologie. 
Nous créons de nouvelles expériences pour les sportives et sportifs – coaching virtuel, programmes de fidélité, expériences intelligentes en magasin, offres de produits neufs et d’occasion, mais aussi services de location d’une large gamme de produits Decathlon et de partenaires. Notre objectif : créer un écosystème digital de produits et services.

 

La Digital Unit Sports est au cœur de la transformation et de l’innovation de Décathlon car elle sert les équipes Décathlon en charge de la construction de notre offre globale de produits, de la conception des produits et de leur commercialisation . Saviez-vous que 80% des produits vendus en magasins sont conçus et développés par Decathlon ? Une belle responsabilité !

 

Tu rejoindras la PIC (Product Info & Content) Data team qui est composée de Data Scientists, Data Analyst, BI engineers, ML/AI engineer et Data PM. 

L’objectif de l’équipe est d'obtenir une information produit et une qualité de contenu supérieures à grande échelle grâce à l'IA et à l'analytics.

 

VOS RESPONSABILITÉS

En tant que AI Engineer au sein de l'équipe PIC , vous aurez l'occasion de :

• Collaborer étroitement avec les PM et data scientists pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route AI pour l'équipe.
• Construire et produire des systèmes agentiques de bout en bout innovants, avec une focalisation sur l'évaluation.
• Créer des systèmes intelligents de surveillance et d'observabilité en temps réel de la solution ML et des données.
• Déployer des LLMs (Large Language Models) et LMMs (Large Multimodal Models) en production.
• Créer des web apps impactantes pour nos partenaires business 
• Contribuer au partage des bonnes pratiques sur les outils MLOps et LLMOps afin d'améliorer la productivité et la qualité des résultats pour les ingénieurs et les scientifiques de données ML dans toute l'entreprise.
• Résoudre des problèmes avec un accent sur le développement de produits.
• Effectuer des recherches et des expérimentations pour évaluer et implémenter de nouvelles techniques et technologies ML/AI.
• Assurer la qualité et la performance des modèles en utilisant des techniques de validation rigoureuses et en surveillant les modèles en production.
• Travailler avec les équipes DataOps pour automatiser le déploiement et la gestion des modèles ML.
• Rédiger et maintenir la documentation technique pour les systèmes et les modèles développés.

 

Le Périmètre Technique

• Python (FastApi, Langchain, Langraph, Pydantic)
• Spark/PySpark
• Databricks (Genie, Experiments)
• AWS S3/DBFS
• AWS Glue/DeltaLake
• AWS SageMaker
• AWS Bedrock
• GCP Vertex AI 
• GCP Cloud Run
• GCP Alloy DB
• GCP Cloud SQL
• GCP Agent Platform
• Docker
• Kubernetes
• Airflow
• MLflow
• GitHub actions
• Streamlit

 

CE DONT VOUS AUREZ BESOIN POUR RÉUSSIR

• Vous avez au moins 3 ans d'expérience en Machine Learning / MLOps incluant la mise en production de solutions de ML ayant un impact à grande échelle sur les clients/users ;
• Vous avez une première expérience GenAI / Agentic
• Vous maitrisez Python avec une solide compétence à produire un code de qualité de production performant ;
• Vous êtes solides dans vos capacités à choisir la bonne méthode de MLOps et LLMOps pour résoudre un problème dans le cadre de contraintes actuelles tout en ayant une vision claire des prochaines itérations et un bon équilibre entre l'exploration et l'exploitation de différentes techniques ;
• Vous avez une expérience avec Docker, Kubernetes, Hive, Airflow, MLflow ;
• Vous avez expérimenté.e le développement en TensorFlow, Pytorch…;
• Vous démontrez des compétences solides dans l'analyse de données à grande échelle via Spark ;
• Vous maîtrisez l’Anglais (contexte international) et pouvez parler en français (conversationnel) 
• Vous possédez une compréhension approfondie du processus du cycle de vie de l'ingénierie du ML ;
• Vous possédez une compréhension approfondie du deep learning, du feature engineering, de la feature selection et des algorithmes d'optimisation
• Vous êtes particulièrement sensible à l’impact de la pratique du sport pour les valeurs qu'elle vous a permis d’acquérir dans votre style relationnel et la vie en équipe !
• Vous avez envie de rejoindre une entreprise à impact positif (#Tech4Good) ;

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