Description de l'emploi

Vous allez intégrer l’équipe tech d’une start up en croissance, composée de 5 développeurs à l’heure actuelle, 7 d’ici la fin de l’année ; dont vous peut-être! L’équipe, depuis la création de *** et selon notre philosophie de l’anti-gaspillage, a toujours travaillé en full-remote et suit une méthodologie de type Scrum, en l’ayant adaptée de manière pragmatique et efficace.Vous retrouverez cet esprit de pragmatisme dans l’essence même de l’équipe, qui a la maturité nécessaire pour se remettre en question quand il faut, de manière lucide, en laissant les egos de côté afin d’avancer dans la direction du projet. Les data que *** agrège, manipule, nettoie, etc. sont dans une volumétrie toujours croissante avec plus de 170 000 références produits à jour, plusieurs millions à référencer suite à cleaning. Nos enjeux passent par une phase scalable de mise en oeuvre d’outils automatisés de syndication et de cleaning des données. Ces données sont des références produits, des données environnementales, des données de comportement utilisateur, transactionnelles, etc. Et les challenges de nettoyages et d’augmentation de la valeur de ces données passent nécessairement par le machine learning et le scraping pour accélérer notre positionnement data.À l’aide de votre expertise technique, de votre connaissance des meilleurs usages et en collaboration avec le product owner, et le lead technique vous participerez : -À la conception et à la réflexion des outils data à mettre en oeuvre. -Aux choix et aux orientations techniques. -Au développement des outils et leurs mises en production.-À la maintenance (correction de bugs, dette technique, tests unitaires, bonnes pratiques, refactorings).-À la mesure des performances des outils et à leur amélioration continue.

Expérience demandée

2 ans d’expérience en tant que data scientist. Minimum d’1 an d’expérience en machine learning spécifiquement. Bonne maitrise des technologies liées au data. Expérience dans le scraping. Sensibilité avec les outils d’analytics (Google Analytics par exemple) pour déterminer les chantiers à venir en fonction de la data. Appétit pour tout ce qui touche à l’intelligence artificielle. La Stack : -Ruby on Rails (à challenger pour le machine learning). -Google Analytics. - MySQL. - Firebase

Description de la société

Le meilleur déchet est celui que l’on ne produit pas.En France, chaque année, plus de 5 milliards d’euros de matériaux neufs sont jetés; ce qui représente près de 7% de la production totale de déchets du BTP. *** a pour ambition de supprimer ce gaspillage en remettant le bon sens, i.e la valeur d’usage, au coeur de la décision d’achat.Pour relever ce défi, *** a créé une solution d’aide au réemploi de matériaux neufs de construction. Cette solution, mobile et web, permet aux professionnels du BTP (entreprises, négoces et fabricants) de digitaliser ces matériaux dormants, non utilisés puis de leur redonner une seconde première vie, soit en les réutilisant pour leur propre compte, soit en les vendant à des artisans ou à des particuliers bricoleurs.Après une phase de développement et de validation de l’offre commerciale, nous venons de boucler une levée de fonds de 4 millions d’euros pour accélérer notre développement.