Depuis 2014, Wiremind se positionne comme une entreprise technique qui transforme le monde du transport et de l’évènementiel avec une approche 360° combinant à la fois UX, software et IA.
Notre expertise repose principalement sur l’optimisation et la commercialisation de la capacité de nos clients. Nous travaillons sur divers projets tels que la prévision et la tarification de billets, l’optimisation 3D du fret aérien ou le scraping des prix de compétiteurs. Nos applications sont l'outil privilégié de compagnies telles que la SNCF, United Airlines, Qatar Airways ou encore le PSG pour visualiser, analyser et optimiser leur capacité.
Dynamiques et ambitieux, nous nous attachons à conserver notre ADN technique qui est le moteur de notre réussite. L’entreprise, rentable et auto-financée depuis sa création il y a 10 ans, est constituée en majorité d’ingénieurs et d’experts et assure aujourd’hui la croissance de notre business model basé sur des solutions "software-as-a-service".
Tes missions 🚀
At Wiremind, the Data Science team is responsible for the development, monitoring and evolution of all ML-powered forecasting and optimization algorithms in use in our Revenue Management systems. Our algorithms are divided in 2 parts:
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A modelling of the unconstrained demand using ML models (e.g. deep learning, boosted trees) trained on historical data in the form of time-series
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Constrained optimizations problems solved using linear programming techniques
You will be joining a team shaped to have all profiles necessary to constitute an autonomous department (devops, software and data engineering, data science, AIML, operational research). There, you will leverage state-of-the-art AI/ML methods and ironclad validation processes to deliver robust, interpretable prediction systems.
As a Data Scientist, with support from a Lead Data Scientist, you will take part in the development and improvement of new features and algorithms for our SaaS applications, using a mixture of proven traditional model-based methods as well as recent breakthroughs in Deep Learning for regression problems.
In practice, even though there is no typical day, you can expect to:
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Develop, maintain, and propose improvements for our training framework via Argo + MLFlow
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Deploy and monitor of models in production
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Oversee implementations of new clients from the data analysis phase, modeling, deployment, and hyper-supervision of the first optimization runs in production
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Develop analytics and AB testing tools to help us continuously improving our models
- Mentor junior team members through model reviews, technical guidance, and best practices sharing
Technical stack:
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Backend: Python 3.11+ with SQLAlchemy
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Orchestration: Argo workflows over an auto-scaled Kubernetes cluster
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Datastores: Druid and postgresql
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Common ML libraries/tools: TensorFlow/Keras, LightGBM, XGBooost, Pandas, Dask, Dash, Jupyter notebooks
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Model versioning and registry tool: Mlflow
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Gitlab / Kubernetes for CI/CD
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Prometheus/Grafana and Kibana for operations
Ton profil 🔍
- You have at least 2 or 3 years of experience working in Data Science, Applied Mathematics, Computer Science or similar fiel
- You have worked on at least one deep learning framework such as tensorflow or pytorch
- You have a pragmatic approach to ML where testing and frequent deliveries of small incremental gains supported by validation / alerting processes to avoid regression is preferred to a long tunneled research process
- You're passionate about addressing business challenges through innovative technological solutions
- You are committed to maintaining high-quality standards in all aspects of your work
- Experience modelling time series and/or price elasticity is a plus
Nos avantages 🤌
En nous rejoignant, tu intégreras :
- Une startup autofinancée avec une forte identité technique ! 🧬
- De magnifiques bureaux de 700 m² au cœur de Paris (Bd Poissonnière) ✨
- Une rémunération attractive et indexée sur la performance 💪
- Une équipe bienveillante et stimulante qui encourage le développement des compétences à travers la prise d'initiative et l'autonomie
- Un environnement d'apprentissage avec des possibilités d’évolution 🧑💻
Tu bénéficieras également :
- De formations à la demande💡
- D’une politique hybride : 2 jours de télétravail par semaine et la possibilité de travailler ponctuellement depuis l’étranger 💻
- D’une belle culture d’entreprise (afterworks mensuels, réunions régulières sur la technologie et les produits, séminaires annuels hors site, team-buildings…)
- D’un budget annuel pour ton équipement informatique
- D’un partenariat avec le réseau de crèches inter-entreprises People & Baby pour faciliter l’accueil de tes enfants de 0 à 3 ans 🐣
Notre processus de recrutement 🤞
- Un screening interview avec Anne-Laure, notre Sénior Talent Manager
- Un entretien avec Ali, Lead ML Engineer et Hiring Manager
- Un test technique ou une étude de cas à préparer
- Un entretien dans nos locaux pour discuter de ton test technique
- Un culture fit interview avec Charles, notre CTO et Co-fondateur
Wiremind s'engage en faveur de l'égalité des chances, de la diversité et de l'équité. Nous encourageons tous les candidats et candidates ayant l'expérience nécessaire à postuler à nos offres d'emploi.
