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Expert en Systèmes de Recommandation (H/F)

Hauts-De-SeineCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Description du poste :

En tant qu'organisateur de forums de recrutement, Talents Handicap accompagne de très nombreuses entreprises & organisations en France dans leurs recrutements de collaborateurs en situation de handicap. Participant actuellement à l'un de nos forums. L'entreprise Groupe TF1 recherche actuellement des profils Le Groupe TF1 a pour ambition de développer la plateforme de streaming gratuite leader sur le divertissement familial et l'information pour les francophones. Cette ambition implique une profonde transformation : passer d'un service de rattrapage à une véritable plateforme de destination, moderne, personnalisée et monétisée à travers la publicité, l'abonnement et le TVOD. TF1+ s'impose déjà comme un acteur majeur avec plus de 40 millions de streamers mensuels et +1Mds d'heures vues par an. Cette ambition nous impose aussi comme une entreprise fondamentalement technologique, et ce notamment au travers de notre filière déployée au sein de trois directions BtoC, Technologies et Datech dont les métiers accompagnent les transformations stratégiques du Groupe.

La Datech, en charge de la data et de l'adtech est positionnée comme un pôle d'expertise, de services et de développement de valeur pour la régie publicitaire, la Direction « consumers » (TF1+/TF1 Info) et aussi les autres fonctions dites Corporate. En regroupant les activités de la data (gouvernance, design authority, plateformisation de l'IA (data science, IA générative, Agentic Datech est un des moteurs de l'accélération et de la transformation du Groupe.

Dans ce cadre, nous recherchons un Senior ML Engineer B2C (H/F) en CDI pour intervenir sur les sujets liés à la conception, l'industrialisation et l'exploitation de modèles de recommandation à grande échelle.

Vous ferez partie de l'équipe Machine Learning, au sein de la Direction Data et Adtech.

Votre Terrain de Jeu

Compétences Excellente maîtrise de PyTorch et des architectures de recommandation : collaborative filtering, modèles

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