Mize
Mize
Mize développe des logiciels fintech et fondés sur l’intelligence artificielle pour les entreprises du secteur du voyage. Ses suites d’optimisation commerciale et fintech aident ses partenaires à gérer le cycle de réservation, à automatiser les opérations de revenus et à améliorer l’expérience client. L’entreprise affirme que sa plateforme a optimisé des millions de réservations et aidé ses partenaires du voyage à générer des bénéfices supplémentaires.

Data scientist junior

Concevez des modèles d’apprentissage automatique et des pipelines LLM tout en analysant les données de voyage de Mize. Évaluez les performances des modèles en production et partagez vos conclusions avec les équipes techniques et métier.

Description

  • Développer et affiner des modèles d’apprentissage automatique
  • Créer des pipelines LLM pour enrichir et valider les données, et en garantir la qualité
  • Analyser de grands ensembles de données pour repérer des tendances, des problèmes de qualité et des possibilités d’impact commercial
  • Planifier des expériences, définir des métriques d’évaluation et évaluer les modèles en production
  • Présenter les résultats sous forme d’analyses et de recommandations claires aux parties prenantes techniques et métier

Exigences

  • Diplôme de licence ou de master en informatique, statistiques, mathématiques, génie industriel ou dans une discipline quantitative connexe
  • 1 à 2 ans d’expérience pratique en science des données, acquise en entreprise, dans la recherche ou dans le cadre de projets universitaires ou personnels conséquents
  • Très bonne maîtrise de Python, notamment de pandas, NumPy et scikit-learn
  • Bonne maîtrise de SQL
  • Solides connaissances des fondamentaux de l’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé, l’ingénierie des caractéristiques, les métriques d’évaluation et la validation
  • Solides compétences analytiques et approche pragmatique de la résolution de problèmes
  • Capacité à travailler de manière autonome et à communiquer clairement son travail
  • Une expérience des LLM, par exemple en ingénierie de prompts, API LLM ou embeddings, est un atout
  • Une expérience du déploiement de modèles en production ou de l’utilisation d’outils MLOps est un atout
  • Une connaissance des secteurs du voyage ou de l’hôtellerie est un atout

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