Data Scientist - Machine Learning / Deep Learning (E-commerce) - Freelance
Collective.work
About the role
Data Scientist – Machine Learning / Deep Learning (E-commerce)
Mission freelance – 6 mois renouvelable – Remote France / Paris
Contexte
Nous accompagnons une entreprise technologique internationale développant des solutions data et IA dans le e-commerce.
Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Science, nous recherchons un Data Scientist de 4 à 6 ans d'XP capable de travailler sur des problématiques complexes e-commerce.
Objectifs de la mission
Le Data Scientist interviendra sur des projets couvrant notamment :
- Détection d’anomalies sur les prix produits
- Prévision de ruptures de stock
- Analyse de sentiment sur les interactions
- Développement de nouveaux modèles d’aide à la décision
Une partie des travaux inclura également l’exploration de systèmes agentiques et d’IA générative pour automatiser certaines décisions commerciales.
Responsabilités
- Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning
- Prototyper et tester différents algorithmes (Time Series, NLP, heuristiques, etc.)
- Mettre les modèles en production et monitorer leur performance
- Travailler en collaboration avec les équipes produit, data engineering et développement
- Construire des dashboards permettant d’analyser et de suivre l’impact des modèles
- Participer à l’amélioration continue des pipelines data et ML
Les projets sont menés de bout en bout, depuis la compréhension métier jusqu’au déploiement en production.
Modalités
- Statut : Freelance
- Durée : 6 mois renouvelable (possibilité mission longue)
- Démarrage : ASAP
- Localisation : Paris ou Full remote en France
- Présence possible en bureau avec télétravail partiel.
TJM indicatif
- Selon expérience
Requirements
- capable de travailler sur des problématiques complexes e-commerce
Responsibilities
- Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning
- Prototyper et tester différents algorithmes (Time Series, NLP, heuristiques, etc.)
- Mettre les modèles en production et monitorer leur performance
- Travailler en collaboration avec les équipes produit, data engineering et développement
- Construire des dashboards permettant d’analyser et de suivre l’impact des modèles
- Participer à l’amélioration continue des pipelines data et ML
Skills
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