CDIBordeaux, France
Machine Learning Engineer expérimenté
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Pour rappel, seules les candidatures soumises via la plateforme seront transmises aux clients et traitées par Cdiscount
Présence sur site le lundi, mardi et jeudi obligatoire
Prestations à réaliser
La mission est transverse : elle concernera en priorité les trois périmètres de la direction
🎯 Vos missions
Vous interviendrez auprès de nos équipes DataScience pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à :
- Concevoir techniquement et industrialiser les processus de déploiement des modèles de datascience en appliquant les bonnes pratiques CI/CD
- Automatiser les tests fonctionnels
- Optimiser le code Python
- Assurer le débogage et l'assistance auprès des équipes DataScience
- Assurer la maintenance applicative (migration Python, MCO)
- Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…)
- Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists
- Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et en diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience
🎯 Enjeu de la mission
La mission répond aux enjeux suivants :
Enjeux stratégique : Renforcer la compétitivité tarifaire et la qualité de l'offre proposée par Cdiscount garantissant un pilotage des prix et de la qualité de l'offre réactif et précis face à la concurrence.
Enjeux opérationnel : Garantir la disponibilité, la robustesse et la reproductibilité de la mise en production des modèles de datascience, afin d'assurer la continuité de service et la fiabilité des traitements sur lesquels reposent les décisions de prix et de qualité de l'offre au quotidien.
Enjeux organisationnel et technique : Industrialiser les pratiques de déploiement des modèles (CI/CD, tests automatisés, MCO) et faire monter en compétences les data scientists sur les bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring), pour accélérer la mise en production tout en pérennisant la qualité du code au-delà de la mission.
🧩 Contexte technique & organisationnel
Langages: Python / SQL
Bases de données: PostgreSQL et Snowflake
Environnement Cloud / Infrastructure: on-premise + Azure AI Foundry
Outils de gestion de versions / intégration continue: Azure DevOps
📋 Organisation
Cadre méthodologique : Agile Scrum
Rituels / instances : Daily, sprint planning, retro…
Interactions principales : Data scientists / Product Manager / Team Lead / Lead dev
👤 Profil recherché
Nous recherchons un profil capable de réaliser un état des lieux de l'existant et de proposer des solutions techniques en adéquation avec les choix technologiques de Cdiscount.
Pédagogie, vulgarisation
Curiosité, autonomie
Intérêt pour le domaine de la data science
Aisance relationnelle et capacité d'écoute
🧠 Expérience souhaitée :
Profil expérimenté disposant d'au minimum 4 ans d'expérience.
Informations de la mission :
Pour rappel, seules les candidatures soumises via la plateforme seront transmises aux clients et traitées par Cdiscount
Présence sur site le lundi, mardi et jeudi obligatoire
Prestations à réaliser
La mission est transverse : elle concernera en priorité les trois périmètres de la direction
🎯 Vos missions
Vous interviendrez auprès de nos équipes DataScience pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à :
- Concevoir techniquement et industrialiser les processus de déploiement des modèles de datascience en appliquant les bonnes pratiques CI/CD
- Automatiser les tests fonctionnels
- Optimiser le code Python
- Assurer le débogage et l'assistance auprès des équipes DataScience
- Assurer la maintenance applicative (migration Python, MCO)
- Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…)
- Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists
- Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et en diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience
🎯 Enjeu de la mission
La mission répond aux enjeux suivants :
Enjeux stratégique : Renforcer la compétitivité tarifaire et la qualité de l'offre proposée par Cdiscount garantissant un pilotage des prix et de la qualité de l'offre réactif et précis face à la concurrence.
Enjeux opérationnel : Garantir la disponibilité, la robustesse et la reproductibilité de la mise en production des modèles de datascience, afin d'assurer la continuité de service et la fiabilité des traitements sur lesquels reposent les décisions de prix et de qualité de l'offre au quotidien.
Enjeux organisationnel et technique : Industrialiser les pratiques de déploiement des modèles (CI/CD, tests automatisés, MCO) et faire monter en compétences les data scientists sur les bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring), pour accélérer la mise en production tout en pérennisant la qualité du code au-delà de la mission.
🧩 Contexte technique & organisationnel
Langages: Python / SQL
Bases de données: PostgreSQL et Snowflake
Environnement Cloud / Infrastructure: on-premise + Azure AI Foundry
Outils de gestion de versions / intégration continue: Azure DevOps
📋 Organisation
Cadre méthodologique : Agile Scrum
Rituels / instances : Daily, sprint planning, retro…
Interactions principales : Data scientists / Product Manager / Team Lead / Lead dev
👤 Profil recherché
Nous recherchons un profil capable de réaliser un état des lieux de l'existant et de proposer des solutions techniques en adéquation avec les choix technologiques de Cdiscount.
Pédagogie, vulgarisation
Curiosité, autonomie
Intérêt pour le domaine de la data science
Aisance relationnelle et capacité d'écoute
🧠 Expérience souhaitée :
Profil expérimenté disposant d'au minimum 4 ans d'expérience.
Informations de la mission :
- Début de mission : 20/07/2026
- Durée : 6 mois
- Date de publication : 07/07/2026
- Date limite de candidature : 15/07/2026
Compétences recherchées
Python (Indispensable)SQL (Indispensable)PostgreSQL (Indispensable)Snowflake (Indispensable)Azure AI Foundry (Indispensable)Azure DevOps (Indispensable)Docker (Indispensable)Kubernetes (Indispensable)CI/CD (Indispensable)MCO (Indispensable)IA générative (Claude) (Indispensable)Clean Code (Indispensable)SOLID (Indispensable)Refactoring (Indispensable)Data Science (Indispensable)Deep Learning (Indispensable)IA gen (Claude code) (Apprécié)Deep Learning/Machine learning (Apprécié)Bonne connaissance du cycle de développement (Apprécié)du build jusqu’à la livraison en production (Indispensable)Docker Kubernetes (Indispensable)
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