Data Scientist Python - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 520€/J

Concevoir et développer les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines.

Taille de l'équipe : >12

Dans le domaine très concurrentiel de la vente de détail, les taux de marges sont réduits. Disposer de prédictions de chiffre d'affaires fiables est donc crucial afin de piloter au plus juste les dépenses, et les choix d'actions commerciales pertinentes.

L'objectif est d'améliorer et de fiabiliser les processus de prévision du CA, à différents horizons temporels, à différentes mailles (secteur, magasin, parc de magasins, ...) en utilisant notamment des modèles de ML qui s'appuieront sur un grand nombre d'inducteurs (historique des ventes, tendance du marché, calendrier commercial,...). L'explicabilité de ces modèles est nécessaire pour qu'ils puissent être pleinement utilisés par les équipes métier de la finance.

MISSIONS

Échanges réguliers avec les équipes Finance pour récolter, qualifier les besoins, restituer des résultats

Analyse avancée de données et de résultats

Conception, développement itératif de modèles de prévision, au sein d'un projet versionné et industrialisé

Définition des métriques, mise en place de protocoles de mesure rigoureux

ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES

Must Have

Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python

Gérer le versionning des données et des modèles

Nice to Have

Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy

Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch

Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables

Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents

Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly

Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document

Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning

Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar

Appliquer les principes d'observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles

Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run

Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code

Assurer la maintenance et l'évolution des applications et modèles existants

Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum

MÉTHODES, ORGANISATIONS ET INTERACTIONS

Communiquer clairement et efficacement à l'écrit et à l'oral en français pour des interactions fluides avec le métier et les équipes

Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d'amélioration

Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d'excellence

Collaborer activement avec les membres de l'équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs

Appliquer un esprit d'amélioration continue pour optimiser les pratiques et les résultats

1.

Formation

Bac 5 (école d'ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente

• Expérience de 3 à 7 ans en Data Science Python
• Capacité à concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python
• Maîtrise du versionning des données et des modèles
• Connaissance des bibliothèques de manipulation et d'analyse de données :