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Présentation du contexteL'Analytics Factory conçoit et développe des services analytiques avancés pour fournir aux équipes métier des données et des analyses fiables. L'objectif est de soutenir la transformation analytique et d'appuyer la prise de décision stratégique dans tous les domaines de l'entreprise. Dans le cadre de la digitalisation du processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement les fournisseurs, nous recherchons un(e) Data Scientist Python Senior pour concevoir et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de pointe. 🚀 Missions et Périmètre Fonctionnel (IA)Le projet s'articule autour du déploiement de 3 agents intelligents (IA Agentique) : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA / marge) et formulation de contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et système d'alertes en temps réel. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres (AO) et des mandats. Intégration & Écosystème : Connexion et intégration obligatoires des modèles au sein de l'écosystème Data interne. 🗺️ Roadmap du projetS1 2027 : Déploiement du socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet et mise en production des agents IA. Conditions de la missionDate de démarrage : ASAP Date de fin prévisionnelle : 02/07/2029 (Mission longue visibilité) Localisation : Massy (Essonne) Rythme de travail : Hybride (2 jours par semaine sur site obligatoires) Tarif Journalier Maximum (Prix d'achat max) : 510 € / jour

Data science PYTHON GCP Senior 500 e par j ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning 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 ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly 500 e par j

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.