Data Scientist Senior - Prévision de la demande / Time Series - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 600

Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data & IA dans le secteur du Retail, nous recherchons un(e) Data Scientist sénior pour concevoir et industrialiser des modèles avancés de prévision de la demande.

Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée d'une dizaine de Data Scientists et Data Engineers, intervenant sur des problématiques à fort impact métier : optimisation des stocks, disponibilité des produits, performance logistique et réduction du gaspillage alimentaire.

VOS PRINCIPALES MISSIONS

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Analyse de données : explorer les données historiques, identifier les tendances, saisonnalités, impacts promotionnels et facteurs externes influençant la demande.

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Modélisation prédictive : concevoir, entraîner et optimiser des modèles de prévision de séries temporelles (Time Series Forecasting).

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Évaluation des modèles : définir et suivre des métriques de performance pour garantir la fiabilité des prévisions.

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Industrialisation ML : développer et déployer des pipelines de modélisation automatisés dans un environnement Cloud GCP, en collaboration avec les Data Engineers.

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Explicabilité : interpréter les résultats des modèles et faciliter leur appropriation par les équipes métier.

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Collaboration métier : échanger avec les équipes Supply Chain pour comprendre les enjeux opérationnels et adapter les modèles aux besoins.

COMPÉTENCES RECHERCHÉES

Indispensables

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Expertise confirmée en prévision de séries temporelles (Time Series Forecasting).

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Excellente maîtrise de Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn.

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Très bonne maîtrise de SQL pour la manipulation de grands volumes de données.

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Capacité à développer du code propre, modulaire, testé et versionné.

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Expérience dans l'industrialisation de modèles et leur intégration dans des pipelines de production.

Atouts supplémentaires

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Expérience en Machine Learning avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.

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Connaissance de Google Cloud Platform (GCP) ou d'autres environnements Cloud.

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Maîtrise des pratiques MLOps : CI/CD, Git, versioning des données et des modèles, monitoring et observabilité.

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Connaissance des outils de visualisation : Matplotlib, Seaborn ou Plotly.

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Sensibilité aux bonnes pratiques de développement logiciel, aux tests et à la qualité du code.

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Expérience des environnements Agile / Scrum.

PROFIL RECHERCHÉ

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Data Scientist sénior avec une solide expérience en modélisation prédictive.

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Capacité à intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de l'exploration des données à la mise en production.

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Esprit analytique, autonomie et goût pour les problématiques métier complexes.

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Une expérience dans le Retail, la Supply Chain ou la prévision de la demande constitue un véritable avantage.