OrganisationsCdiscount
Cdiscount
Cdiscount est un acteur majeur du e-commerce en France spécialisé dans la distribution en ligne et les solutions numériques.
En résumé
- Siège
- Bordeaux, France
- Présence
- France
- Création
- 1999
Présentation de Cdiscount
Cdiscount est un acteur majeur du e-commerce en France spécialisé dans la distribution en ligne et les solutions numériques.
Domaines d’activité
Les grands domaines observés à partir des connaissances publiques.
Data Science et Machine Learning
Ingénierie Logicielle
Technologies
Technologies mentionnées dans les projets et métiers observés.
Métiers détectés
Profils réellement observés à partir des projets publics.
Machine Learning Engineer Expert Python
Machine Learning Engineer Expert Python
Projets emblématiques
Projets publics documentés, avec leur source.
Développement et industrialisation d'applications d'IA générative et agentique pour les outils métiers
Le projet vise à concevoir, développer et industrialiser des applications et POC d'IA générative et agentique intégrés aux outils métiers de Cdiscount. Cette initiative s'inscrit dans une stratégie de transformation visant à optimiser les processus opérationnels, accélérer le développement de nouveaux produits fondés sur l'IA, et améliorer la performance, l'automatisation et l'expérience utilisateur. Les livrables incluent l'intégration de LLM via une gateway dédiée, la création de composants réutilisables, l'outillage de la plateforme IA (évaluation des sorties LLM, registre de prompts), et la documentation technique (ADR, specs, guides d'intégration). L'architecture repose sur des services conteneurisés (BFF, API REST), des agents IA communicant via protocoles inter-agents (A2A/MCP), et une gateway LLM centralisée, le tout dans un environnement hybride Azure/on-premise. Le projet s'inscrit dans une démarche Lean et d'amélioration continue, avec une forte dimension d'intégration de solutions d'IA générative et agentique pour assister et automatiser les tâches métier. Optimisation des processus métier (réduction du nombre de clics, temps de traitement pour les téléconseillers) Industrialisation des cas d'usage IA générative et agentique Accélération du passage des POC à la production Instrumentation et mesure de la valeur des produits Maîtrise des coûts (FinOps IA)
Industrialisation et fiabilisation des déploiements de modèles de Data Science
Projet visant à industrialiser et fiabiliser la mise en production des modèles de data science pour Cdiscount. L'objectif est de renforcer la compétitivité tarifaire et la qualité de l'offre en garantissant un pilotage réactif des prix et de la qualité face à la concurrence. Le projet comprend la conception technique et l'industrialisation des processus de déploiement des modèles, l'automatisation des tests fonctionnels, l'optimisation du code Python, le support et la maintenance applicative, ainsi que la formation des data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring). L'IA générative (Claude) est exploitée pour assister la génération et la revue de code, les tests et la documentation, et pour diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience. L'environnement technique inclut Python, SQL, PostgreSQL, Snowflake, Azure AI Foundry, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, dans un cadre méthodologique Agile Scrum. Industrialisation des processus de déploiement CI/CD Automatisation des tests fonctionnels Optimisation et migration du code Python Assistance et maintenance applicative (MCO) Formation et accompagnement des data scientists Exploitation de l'IA générative pour accélérer et fiabiliser le développement Les résultats attendus incluent une meilleure disponibilité, robustesse et reproductibilité des modèles en production, ainsi qu'une montée en compétences des équipes sur les bonnes pratiques de développement.
Optimisation des données analytics et analyse des parcours clients e-commerce
Le projet vise à améliorer la qualité des données analytics et à approfondir la compréhension des comportements utilisateurs sur la plateforme e-commerce. Les actions incluent la mise en place de monitorings fiables pour le suivi de la qualité des données, le retraitement des bots (alerting, règles de gestion, sécurisation des données de trafic), l'analyse des parcours clients (funnels, conversion, drop) afin d'identifier des leviers d'optimisation, ainsi que la documentation des méthodologies et KPIs. Le projet accompagne également les équipes Produit en produisant des analyses et recommandations, et contribue aux sujets liés au trafic et à la transformation (analyses ad hoc, logs, A/B tests).
Implantations
Sites principaux déclarés publiquement.
Bordeaux
France
Siège principal
Moissy-Cramayel
France
Activité 52.10B
Paris
France
Activité 73.12Z
Merignac
France
Activité 47.91B
Questions fréquentes
Réponses établies à partir des connaissances disponibles sur cette entreprise.
Plus de connaissances. Plus d’opportunités.
Cette page ne montre qu’un aperçu. Dans Tekos, reliez les métiers, projets et technologies pour identifier les meilleures opportunités commerciales.
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