Engineer H/F

Notre mission est de garantir aux e-marchands une expérience de paiement personnalisée et unifiée au

service de la performance et de la conversion.

Le client compte déjà plus de 60 talents passionnés et accompagne des enseignes majeures telles que

Auchan, Vertbaudet, Chullanka ou encore Décathlon.

La mission : Vous rejoignez le client en tant qu'AI Engineer, au coeur de notre infrastructure de paiement.

Votre terrain de jeu : des millions de transactions réelles, des données riches et des problématiques métier

concrètes, fraude, conversion, comportements marchands.

Vous n'êtes pas là pour faire de la R&D dans le vide. Votre mission va au-delà de la construction de

modèles : vous concevez et intégrez des systèmes IA complets directement dans notre produit, en y incluant les bonnes pratiques d'ingénierie : robustesse, maintenabilité, scalabilité. Ce que vous livrez tourne en production, impacte directement le business, et s'inscrit dans une architecture que toute l'équipe technique peut faire vivre dans la durée.

Vous travaillez en lien étroit avec les équipes Data, Tech et Produit. Ce que vous ferez concrètement

Concevoir et déployer des modèles en production coeur du rôle

• Vous identifiez les cas d'usage IA à fort impact : prévention de la fraude, optimisation des

conversions, scoring marchand et vous les adressez par les modèles adaptés : ML classique, deep

learning, NLP selon les besoins.

• Vous garantissez leur passage en production dans des conditions robustes et scalables, vous

monitorez leurs performances en vie réelle avec itérations

• Analyser et challenger par les données coeur du rôle

• Vous analysez le run transactionnel avec rigueur statistique : tendances, corrélations, anomalies,

points de friction.

• Vous prototypez rapidement de nouvelles approches et vous les challengez sur des données réelles.

• Vous savez distinguer corrélation et causalité, défendre un modèle imparfait face à l'urgence

business, et dire quand un modèle n'est pas prêt pour la production, arguments à l'appui.

• Construire et maintenir l'infrastructure de données

• Vous concevez et maintenez une infrastructure de données robuste et évolutive, capable de traiter

de grandes volumétries de données de paiement de manière efficace et sécurisée

• Vous gérez les pipelines de données sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) :

collecte, stockage, traitement, normalisation et distribution des données qui alimentent vos

modèles

• Vous optimisez les performances de l'infrastructure en identifiant les goulots d'étranglement, en

affinant les requêtes et en surveillant les temps de réponse

• Vous collaborez avec les équipes techniques et métier pour comprendre leurs exigences

fonctionnelles et adapter l'infrastructure en conséquence

Embarquer et acculturer les équipes

• Vous co-construisez les cas d'usage avec les équipes Produit, présentez vos résultats à des

interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur, et contribuez à faire monter l'ensemble de

l'organisation en culture IA. Vous vulgarisez sans simplifier à l'excès.

Le profil que nous recherchons Expérience- Minimum 4 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning ou AI Engineering- Une expérience en production (pas seulement du notebook), vous avez déjà déployé des modèlesqui tournent- Une appétence pour le domaine du paiement ou de la finance, même sans expérience directe Compétences techniques- Maîtrise de Python et SQL, ce sont vos outils du quotidien- Techniques ML & IA générative : vous connaissez les fondamentaux et les dernières avancées- Maîtrise de PyTorch pour le développement et l'entraînement de modèles- Concepts MLOps et CI/CD : vous savez industrialiser un modèle, pas seulement le construire- Bonne maîtrise de GCP et de son environnement : BigQuery, Dataform- Bases solides en statistiques : probabilités, inférence, modélisation- Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL- Maîtrise d'au moins un outil de data viz : Tableau, Power BI, Toucan Toco ou équivalent Softskills- Pédagogie : vous vulgarisez sans simplifier, vous convainquez par les faits- Autonomie et proactivité : vous identifiez les problèmes avant qu'on vous les soumette- Esprit d'analyse et de synthèse : vous allez à l'essentiel et formulez des recommandationsactionnables- Curiosité : les dernières avancées en IA vous intéressent et vous les expérimentezBonus- Connaissance des systèmes de paiement et de leurs contraintes (fraude, conversion, risque)- Expérience en environnement agile, Minimum 4 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning ou AI Engineering

• Une expérience en production (pas seulement du notebook), vous avez déjà déployé des modèles

qui tournent

• Une appétence pour le domaine du paiement ou de la finance, même sans expérience directe

Compétences techniques

• Maîtrise de Python et SQL, ce sont vos outils du quotidien

• Techniques ML & IA générative : vous connaissez les fondamentaux et les dernières avancées

• Maîtrise de PyTorch pour le développement et l'entraînement de modèles

• Concepts MLOps et CI/CD : vous savez industrialiser un modèle, pas seulement le construire

• Bonne maîtrise de GCP et de son environnement : BigQuery, Dataform

• Bases solides en statistiques : probabilités, inférence, modélisation

• Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL

• Maîtrise d'au moins un outil de data viz : Tableau, Power BI, Toucan Toco ou équivalent

Softskills

• Pédagogie : vous vulgarisez sans simplifier, vous convainquez par les faits

• Autonomie et proactivité : vous identifiez les problèmes avant qu'on vous les soumette

• Esprit d'analyse et de synthèse : vous allez à l'essentiel et formulez des recommandations

actionnables

• Curiosité : les dernières avancées en IA vous intéressent et vous les expérimentez

Bonus

• Connaissance des systèmes de paiement et de leurs contraintes (fraude, conversion, risque)

• Expérience en environnement agile

EUR

Machine learning Intelligence artificielle Pédagogie Google cloud platform SQL Power BI Pro-activité Python Autonomie Fraude Base de données relationnelle NoSQL Statistiques Esprit d'analyse

Plateforme SaaS d'orchestration de paiement conçue pour le commerce. Le client est une startup de la fintech en forte croissance.