Cdi - machine learning engineer (h/f)

Créateur, artisan et marchand d’objets de haute qualité, Hermès est, depuis 1837, une maison française, familiale et indépendante qui emploie près de 20 000 collaborateurs dans le monde. Animé par un esprit d’entreprendre continu et une exigence constante, Hermès cultive la liberté et l’autonomie de chacun grâce à un management responsable. L’entreprise perpétue la transmission de savoir-faire d’exception par un ancrage territorial fort dans le respect des hommes et de la nature – source de matières d’exception. Quinze métiers artisanaux irriguent la créativité de la maison dont les collections rayonnent dans plus de 300 magasins dans le monde.

Partagez une aventure humaine au cœur de l’équipe hermes.com

Hermès offre aujourd’hui une plateforme e-commerce dans 34 sites et propose ainsi à ses clients un parcours de vente omnicanal. Pilotée de manière agile, cette plateforme s’inscrit dans un programme stratégique et international.

Les métiers du digital, chez Hermès, s’articulent autour de quatre pôles dynamiques étroitement interconnectés : l’e-commerce, les opérations digitales, la technique et la data performance. Comme un artisan fabrique un sac de A à Z, les équipes digitales interviennent de la réflexion stratégique à la mise en production des projets.

Rejoindre Hermès Digital, c’est participer à un projet unique, intégré et 100% agile dans un contexte de forte croissance et de déploiement international. C’est évoluer dans un environnement qui réunit les langages, les technologies, les infrastructures, les outils et les méthodes les plus performants du marché.

Descriptif du poste :

En tant que AI/ML Engineer, vous travaillerez au sein d’Hermès Digital, et serez intégré·e à l’équipe digitale « data et performance », en charge notamment de récupérer toute la donnée digitale d’Hermès (hermes.com), mais aussi garantir sa qualité, sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager.

Vous serez responsable de la construction et de la mise en place des nouvelles briques fonctionnelles liés à l’intelligence artificielle sur le Cloud de Google (GCP). Indépendant·e, vous proposerez des initiatives innovantes avec de la valeur ajoutée aux équipes métier à l’aide de la data digitale Hermès.

Vous serez garant·e de création et la mise en place d’un écosystème de machine learning sur le Cloud de Google, comprenant :
- L’émergence de cas d’usage de ML avec la donnée Hermès (ventes, trafic, SEO, etc.)
- La mise en place de pipelines de Machine Learning sur GCP via Vertex AI.
- L’acculturation et la formation des équipes digitales sur des technologies ML (présentations, vulgarisation)
- L’étude de faisabilité de migration d’une IA de Kubernetes vers VertexAI.
- La gestion de projets de ML dans un environnement agile (pilotage d’agence technique, rédaction de livrables et divers documentations, échanges avec intervenants métiers et techniques) 

Vos missions :

Votre mission principale sera liée à l’émergence de cas d’usage d’IA avec la data Hermès :
- Familiarisation avec la donnée Hermès digitale et les notions métier de la maison
- Brainstorming avec les équipes sur les besoins existants et les cas d’usages souhaités
- Réalisation de POC à partir de la data digitale
- Choix du type de modèle
- Estimations : faisabilité, coûts, valeur ajoutée business
- Prédictibilité du modèle
- Après validation, déploiement du modèle de ML, dashboarding et suivi dans le temps.

En fonction de cas d’usage un arbitrage se fera entre les technologies serverless (Vertex AI) et le cas échéant, des besoins reposant une infrastructure dédiée.

Gestion de projet et maintien des IA existantes :
- Maintien et évolution d’un projet de LLM / RAG sur GCP. Une première expérience sur ce type de sujet est recommandée
- Challenger une implémentation de système de recommandation sous LightFM
- Pilotage d’agences externes techniques.
- Gestion de projet dans un environnement agile (Scrum/SAFe, sprints plannings, Incréments, etc.) et échanges avec les Product Owners et Experts Techniques des différentes équipes.
- Synchronisation avec des équipes internes (Managers, Développeurs, Data Engineers, Data Analystes, Business Intelligence, etc.)
- Tenu des délais et des budgets validés de concert avec l’équipe data.

Déploiements de nouveaux modèles d’IA (Machine Learning) :
- Extraction de données
- Analyse des données et feature engineering
- Préparation des données (Training, Validation, Test)
- Entraînement de modèles (hyperparameter tuning)
- Évaluation du modèle (sur des données de test exclues)
- Validation du modèle (éviter l’overfitting and underfitting)
- Serving/Diffusion du modèle (API Endpoint en python. Ex: FastAPI, Flask)
- Surveillance du modèle (drift detection, precision, recall, F score, specificity)
- Mise en place de dashboard avec les équipes techniques

Ces tâches seront accompagnées par des Data Engineers sur la partie infra GCP.

Acculturation et veille technologique :

Présentation des dernières avancées en ML avec vulgarisation à des néophytes (ex : ChatGPT)

Recherche en continu de nouveaux cas d’usages basés sur la donnée existante ou de la nouvelle donnée qui pourrait être récupérée

Environnement technique :
- Google Cloud Platform (GCP) : Cloud Functions, Cloud Storage, Cloud Workflows, etc.
- Python 3.7+
- Git (GitLab)
- VertexAI (Gemini, model garden)

Connaissances Technique obligatoires :
- Notebooks Python (Google Colab, JupyterLab, Vertex AI Workbench)
- ML Frameworks & ML Model Serving
- Data Engineering & SQL

Connaissances utiles en plus (solutions ci-dessous ou équivalentes) :
- Data Engineering: ETL & SQL Pipelines (DataForm / DBT)
- TensorFlow Extended (TFX) and Vertex Pipelines
- BigQuery
- AutoML
- Keras / PyTorch
- Statistiques et Language R
- TFServing, TorchServe

Bénéfices pour vous :
- Vous rejoignez la Maison Hermès, artisan de produits d’exception !
- Vous êtes au cœur d’un projet passionnant.
- Vous intégrez une équipe bienveillante soucieuse de la qualité de sa data et de l’évolution de ses membres.
- Vous bénéficiez d’une grande autonomie et vos prises d’initiatives sont encouragées.

Profil recherché :

Compétences Métier :

Vous êtes issu·e d’une formation d’école d’ingénieur ou équivalent (Bac + 4/5) et avez 3 ans d’expérience professionnelle en tant que ML Engineer ou Data Sicentist avec de l’expérience en Data Engineerings et pipelines de données.

Vous avez de très bonnes connaissances dans l’entraînement et le déploiement de modèles de Machine Learning en production et déploiements de Pipelines ML Ops associés, ainsi que pilotage de projets sur la partie technique.

Vous connaissez et comprenez les principes du Cloud et les différentes briques en amont et en aval de vos domaines d’expertise.

Vous êtes parfaitement à l’aise en Anglais, à l’oral et à l’écrit.

Compétences Comportementales :

Vous êtes bon·ne communicant·e (vous savez présenter, à l’oral comme à l’écrit, de manière synthétique et pédagogique des thématiques techniques pointues) et avez un bon sens relationnel, vous savez faire preuve d’empathie. Vous êtes rigoureux·se et réactif·ve.

Déroulement des entretiens
- Échanges avec l’équipe recrutement
- Échanges avec l’équipe Data Digitale
- Entretien avec l’équipe des Ressources Humaines
- Entretien avec la Direction Digitale