Senior Data Scientist/ Ml Engineer

**L’offre en bref**
- Lieu : Biarritz
- Date : Asap
- Rémunération : selon profil
- Avantage nature : Planche de surf de fonction

**1. Notre équipe**

Hello

Nous sommes les 3 fondateurs de BulQ : François, Paul & Clément Nous sommes de vieux copains & avons toujours voulu monter une boîte ensemble. C’est chose faite à Biarritz depuis août 2024 Aujourd’hui nos clients sont ravis & nous recrutons une équipe d’une 10aine de personnes brillantes sur 2025

Pour les parcours:

- François a fait 10 ans d’IA, de la recherche en IA et neurosciences à Imperial College, est passé par Artefact ou Bankin’ en tant que CDO.
- Paul a fait HEC puis a été 5 ans Head of Growth chez MyTraffic, passant de 10 à 200 salariés.
- Clément, diplômé d’HEC, a alterné entrepreneuriat & salariat dans le BTP pendant 7 ans, en étant Head of Sales chez Kraaft en dernière expérience.

**Notre vision du monde du travail & de l’entreprise**:
Alors que certaines entreprises comptent sur le marketing et les ventes pour gagner des parts de marché, nous sommes une entreprise axée sur le produit et nous investissons principalement dans notre plateforme. Vous rejoindrez une équipe qui joue un rôle hautement stratégique et qui offre une excellente occasion de mettre vos compétences et vos idées à profit.

Nous lançons aussi BulQ pour avoir une vie pro / perso équilibrée : le travail est un élément central de nos vies, autant que ce soit excitant Mais c’est aussi hyper important de pouvoir profiter du reste de votre vie : votre famille, vos amis, vos amours & hobbies

**2. La mission de BulQ**

BulQ aide les professionnels de la construction à déterminer “le bon prix” grâce à l’IA. En fait, les grosses boîtes comme Vinci ou Eiffage n’ont aucune idée du “bon prix”. Chaque chantier est unique, les prix changent à chaque fois, donc ils font comme vous quand vous faites des travaux:

- ils demandent des devis à leurs sous-traitants (électriciens, plombiers,)
- ils épluchent l’historique de leurs chantiers passés pour avoir des ordres de grandeur (ou demandent à leurs amis / collègues)

Ça prend évidemment des heures, sans parler des imprécisions de 5-10% : sur des chantiers à 10M€, ça coûte très vite très cher

Notre solution repose sur 3 volets:

- **Collecte de données** : Nous extrayons les données de tous types de documents BTP (devis, factures, catalogues,), ce qui est trop chronophage à la main, pour créer une grande base de prix par entreprise.
- **Indexation à l’échelle**: Nous permettons la comparaison et le rapprochement de milliers de références techniques complexes sans besoin de labellisation manuelle et chronophage.
- **Interrogation simplifiée** : Les utilisateurs nous partagent ensuite leurs besoins d’achats & notre IA leur donne des réponses intelligentes, basées sur leur historique d’achats.

**Pourquoi la construction ?**

Vous verrez vite que le BTP est un secteur magnifique : les gens sont adorables et l’humain est encore le ciment prépondérant de ce secteur (si on peut se permettre ce petit jeu de mots).

C’est aussi un poids lourd de l’économie française (8% du PIB) qui connaît des enjeux majeurs : 3e secteur émetteur de CO2, travail illégal, manque de main d’oeuvre, inflation,

Mais aujourd’hui le BTP n’est pas en mesure de faire face à ces enjeux : c’est le 2e secteur le moins digital & la construction souffre d’un manque de productivité dramatique.

Notre vision : l’IA est le bouleversement salutaire qui va permettre au secteur de résoudre ses enjeux via une digitalisation à vitesse grand V.

Et il faut en priorité appliquer l’IA aux achats car c’est la base essentielle de la construction : des achats dépendent la qualité des chantiers, le contrôle des coûts carbone & la viabilité économique des entreprises.

**3. Ce que tu feras en tant que Data Science / ML engineer**

**Descriptif du poste**

Rattaché au CTO, ton rôle sera de:

- Participer à l’amélioration des modèles existants en investiguant des approches variées (Renforcement, Boosting, CNN, GAN, Auto encoder, Reduction de dimension, LLM, LMM etc)
- Participer aux choix architecturaux (GCP)
- Améliorer l’expérience utilisateur (back/front/API)

La recherche & le partage des connaissances entres membres de l’équipe, la formation et la veille technologique sur du temps réservé font partie du mode de fonctionnement de BulQ.

Les cas d’usages data science sont extrêmement riches, ambitieux et appliqués avec, par exemple:

- L’extraction d’informations techniques complexes à partir de données non structurées (photos, documents papiers, voix etc)
- La création d’un moteur de recherche spécialisé dans l’identification des produits complexes
- Le matching de références aux usages identiques mais aux appellations variées

**Environnement technique**: Vertex AI, Big Query, Elastic Search, Compute Engine, Cloud API, Python, Spark, SQL, Tensorflow, Gemini, GPT, Lama, Mistral, Google Data Studio

**Missions**
- Identifier, prototyper puis industrialiser des produits IA av