Projet IA pour le département marketing d’un de nos clients B2B
Budget: €36 – €0 EUR
Bonjour,
Nous recherchons un profil expert en Data Ingé qui aura la capacité de proposer et challenger les approches techniques pour faire de ce projet un succès pour notre client.
Contexte : Projet IA pour le département marketing d’un de nos clients B2B.
Objectif : Recommander des produits et stratégies aux clients basés sur les tendances de marché (données externes) et données de produits de leur client.
Mission :
• Constituer le socle data du client sur un cloud majeur (AWS, Azure ou GCP) sur un Datalake Databricks à créer. Contexte : beaucoup de données non structurées / semi structurées.
• Contribuer au développement de scrappers de sites ecommerce en collaboration avec un Data Scientist (python ou ingestion via un object storage direct si le client souhaite utiliser un scrapper du marché)
• Développer les pipeline d’ingestion des données
• Développer et orchestrer les pipelines de synchronisation et traitement des données : cleaning, insertion/update, rattrapage de données et unification des catalogues externes pour obtenir une vision unique des produits en collaboration avec un Data Scientist.
Sur cette base notre Data Scientist constituera les différents algorithmes de recommandation et les développeurs disposeront des données pour créer une application métier [back (API) + front].
Nous recherchons un profil expert en Data Ingé qui aura la capacité de proposer et challenger les approches techniques pour faire de ce projet un succès pour notre client.
Contexte : Projet IA pour le département marketing d’un de nos clients B2B.
Objectif : Recommander des produits et stratégies aux clients basés sur les tendances de marché (données externes) et données de produits de leur client.
Mission :
• Constituer le socle data du client sur un cloud majeur (AWS, Azure ou GCP) sur un Datalake Databricks à créer. Contexte : beaucoup de données non structurées / semi structurées.
• Contribuer au développement de scrappers de sites ecommerce en collaboration avec un Data Scientist (python ou ingestion via un object storage direct si le client souhaite utiliser un scrapper du marché)
• Développer les pipeline d’ingestion des données
• Développer et orchestrer les pipelines de synchronisation et traitement des données : cleaning, insertion/update, rattrapage de données et unification des catalogues externes pour obtenir une vision unique des produits en collaboration avec un Data Scientist.
Sur cette base notre Data Scientist constituera les différents algorithmes de recommandation et les développeurs disposeront des données pour créer une application métier [back (API) + front].