Stefanini LATAM
Stefanini LATAM
Stefanini LATAM est un fournisseur de solutions technologiques spécialisé dans la transformation numérique et la modernisation des entreprises. Forte de plus de 30 ans d’expérience, l’entreprise aide les organisations à améliorer leurs modèles opérationnels et l’expérience de leurs clients grâce à l’automatisation, à l’intelligence artificielle, à la cybersécurité et à l’analyse des données. Son activité associe conseil et mise en œuvre technologique, en accompagnant ses clients dans l’identification d’opportunités pour optimiser les processus, s’adapter à l’évolution des conditions du marché et favoriser une croissance durable.

Data Scientist, Pertinence de la recherche - Santiago (Hybride)

Poste de Data Scientist axé sur l’amélioration de la pertinence et du classement des résultats de recherche pour les services technologiques mondiaux de Stefanini. Utilisez le machine learning, Elasticsearch et Learning to Rank pour améliorer la qualité des recherches et l’expérience utilisateur.

Description

  • Piloter l’analyse et la conception de modèles de pertinence pour le moteur de recherche
  • Appliquer des techniques de data science et de machine learning pour améliorer la découvrabilité
  • Optimiser le classement des résultats et renforcer l’expérience de recherche
  • Évaluer les performances du moteur de recherche et identifier les possibilités d’amélioration
  • Analyser les données historiques de recherche, notamment les requêtes, les clics, les conversions et les achats
  • Concevoir des modèles hybrides de classement lexical et sémantique, notamment Reciprocal Rank Fusion (RRF)
  • Construire des jeux de données d’entraînement pour les modèles de Learning to Rank
  • Définir et suivre des indicateurs de qualité du classement tels que NDCG et MRR
  • Collaborer avec l’ingénieur recherche pour mettre en œuvre des améliorations fondées sur l’analyse

Exigences

  • Formation en data science et en machine learning
  • Expérience en analyse statistique et en modélisation des données
  • Connaissance d’Elasticsearch et des moteurs de recherche
  • Maîtrise de Python, SQL et de l’analyse de données
  • Solides capacités de réflexion analytique
  • Esprit collaboratif et orientation résultats
  • Diplôme en ingénierie informatique, data science, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe
  • Expérience dans l’application de la data science et du machine learning à de grands ensembles de données
  • Connaissance des moteurs de recherche, d’Elasticsearch, du Learning to Rank et des indicateurs d’évaluation des modèles

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