Machine Learning Engineer – Lille (H/F)

– Bienvenue chez Vekia !

– Merci mais Vekia c’est quoi au juste ?

– Vekia est une-start up lilloise qui développe une solution SaaS spécialisée dans l’optimisation de la gestion des stocks et du réapprovisionnement destinée aux grands groupes de l’industrie et du retail. Nous développons l’Intelligence Artificielle qui les aidera à optimiser l’ensemble de leur Supply Chain et à se recentrer sur leur cœur de métier.

– Beau Challenge ! Et vous travaillez avec qui ?

– Aujourd’hui on a la chance de travailler avec de grands groupes internationaux tels que Orange, PSA, Leroy Merlin, Engie, Mr Bricolage, ou encore Adidas.

– Sympa ! Et vous êtes combien ?

– Nous sommes pour le moment une quarantaine répartie entre Lille et Paris. L’équipe se compose d’ingénieurs, de Product Owners, de commerciaux, de Data Scientists, de développeurs, de chercheurs et encore d’autres compétences spécialisées mais tu auras le temps de rencontrer tout le monde ! Tu verras l’ambiance est très bonne, le challenge intéressant et le travail en équipe fortement privilégié.

 

Ta mission :

Rattaché au Chief Technical Officer au sein de la team Research Lab, tu seras en charge de :

– Contribuer à la conception, l’élaboration et la mise en production d’algorithmes de Machine Learning grâce à tes compétences techniques et scientifiques
– Mettre à profit les outils du Cloud Azure pour architecturer et mettre en œuvre une stratégie d’intégration et de stockage des données de nos clients
– Accompagner les Data Scientist dans la conception et l’optimisation de modèles à l’aide des technologies de calcul distribué (Apache Spark)
– Être à l’affut des nouvelles avancées de la recherche afin de contribuer à l’élaboration d’une roadmap ayant pour but d’augmenter les capacités de nos outils à fournir des résultats pertinents à nos clients
– Mener et développer des recherches originales sur la prévision de la demande et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement

 

Ton profil :

Diplômé Bac+ 5, d’une école d’ingénieur ou d’un Master (Data Science, Big Data, Machine Learning, statistiques/mathématiques appliquées) :

– Tu as déjà une expérience en Machine Learning (Scikit-Learn, Spark ML, TensorFlow, Caffe, Torch …) avec une forte expérience dans la programmation : Python, SQL, Scala
– Tu possèdes une expérience dans l’utilisation du Cloud (Azure, AWS, …)
– Tu as une familiarité avec les technologies de calcul distribué (Apache Spark)
– Tu as des connaissances théoriques liées à l’optimisation, la modélisation de séries temporelles et l’optimisation sous contraintes (Modèles de Markov cachés, le Deep Learning …)
– Tu as une capacité à suivre une planification en mode Agile
– Tu parles couramment le français et l’anglais.

Des connaissances dans la Supply Chain ou la prévision de la demande seraient bien évidemment appréciées.

Tu te reconnais dans ces quelques points ? En plus de ça, tu es passionnée de Machine Learning, tu as envie de travailler chez un éditeur et tu es tenté par l’aventure startup ?  Alors on devrait pouvoir s’entendre !

Chez Vekia, on ne vient pas que pour travailler mais aussi pour s’épanouir !

 

Nos Valeurs

Nous rejoindre, c'est aussi s'épanouir en étant acteur de notre développement et en partageant des valeurs communes :

Team Player

Tu aimes le travail en équipe et fais preuve de solidarité et d'ouverture aux autres.

Ambitieux

tu as un esprit aventurier et fais preuve d’engagement et de ténacité dans tes actes.

Fun

Tu aimes t'investir tout en privilégiant la convivialité et le plaisir.

Humble

Tu connais tes qualités et tes défauts et recherches continuellement à progresser

Les + Vekia :

• Mutuelle
• Primes individuelles /collectives
• Environnement convivial
• Comité Editorial et Comité évènementiel (COMED / COFFEE)
• Parcours d’intégration pour découvrir VEKIA dans chaque équipe

Informations complémentaires :

Le poste est en CDI basé sur Lille - Euratechnologies
La rémunération sera entre 37 et 46 k€ selon votre profil

Alors, qu'est-ce que tu attends ?

Tu penses qu'on se correspond ? Fais le nous savoir !