Ness Technologies

Contractor job Data Scientist Confirmé / sénior - Temps plein

Paris

Ness Technologies

Job position

Contractor
14/01/2026
6 months
> 10 years experience
Hybrid
Paris, France
Published on 28/11/2025

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Nous recherchons un·e Data Scientist confirmé·e / senior pour rejoindre une squad Supply Chain composée de 5 Data Scientists. L’objectif est de capitaliser sur des solutions IA déjà existantes et d’étendre leur périmètre afin de répondre à de nouveaux enjeux métiers.

Missions principales

💡 Collection Structure & Assortment

  • Concevoir des outils d’analyse avancée et/ou de simulation pour évaluer l’assortiment actuel (showroom, catalogue).

  • Déterminer des quantités d’achat optimales permettant de couvrir les besoins du marché et d’atteindre les objectifs de ventes.

📉 Depletion Path

  • Développer des modèles d’analyse pour identifier les produits à retirer progressivement de l’assortiment retail et définir les canaux de sortie adéquats.

  • Analyser l’historique des assortiments afin de démontrer la possibilité de générer un revenu similaire avec un nombre réduit de références (SKUs).

🔀 Stock Rebalancing

  • Concevoir des approches algorithmiques permettant de relocaliser les stocks sous-performants vers des points de vente à fort potentiel de vente.

Responsabilités
  • Explorer, analyser et modéliser des données complexes à fort volume.

  • Construire des pipelines de données robustes et industrialisés.

  • Améliorer et enrichir les briques IA existantes afin de traiter de nouveaux cas d’usage.

  • Interagir avec les équipes métiers pour comprendre les enjeux opérationnels et proposer des solutions pragmatiques.

  • Documenter et partager les résultats de manière claire, structurée et pédagogique.

Candidate profile

  • Excellentes compétences en exploration et analyse de données.

  • Expérience solide en déploiement de pipelines data/ML en production.

  • Maîtrise des services Google Cloud Platform (Dataproc, BigQuery, Vertex AI, etc.).

  • Capacité à vulgariser et communiquer efficacement (oral et écrit).

  • Esprit pragmatique, orienté résultats, capable d’évoluer de manière autonome dans une équipe agile.

Profil
  • Expérience confirmée en Data Science appliquée à des environnements Supply Chain, distribution ou optimisation opérationnelle.

  • Capable de prendre en main rapidement des projets existants et d’apporter une vision analytique solide.

  • Disponible sur une durée d’environ 2 mois, en mode hybride (présentiel Paris + remote).

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