Atlas Connect

Mission freelance Data Scientist Sénior | Expert Retail (H/F)

Île-de-France

Atlas Connect

Le poste

Freelance
Dès que possible
12 mois
400-590 €⁄j
5 à 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Île-de-France, France
Publiée le 21/10/2025

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Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure au sein d’un grand acteur du retail, la Direction Data & IA renforce ses équipes pour accélérer la mise en œuvre de modèles de Machine Learning à fort impact business.
Le consultant interviendra au sein d’une squad Data Science dédiée à la conception, à l’industrialisation et à l’exploitation de modèles de ML appliqués à divers cas d’usage (pricing, prévision, recommandation, fidélisation, supply chain…).

Missions principales
  • Concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning adaptés aux besoins métiers (classification, régression, clustering, NLP, etc.)

  • Préparer et qualifier les jeux de données (data cleaning, feature engineering, détection d’anomalies, sélection de variables)

  • Mettre en place et maintenir les pipelines d’industrialisation (MLOps : Airflow, MLflow, Docker, CI/CD)

  • Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et Produit pour garantir la scalabilité et la performance des modèles

  • Superviser et améliorer les modèles en production (monitoring, retraining, suivi des indicateurs)

  • Documenter et restituer les travaux auprès des parties prenantes techniques et métiers

Profil recherché

  • Bac+5 en Data Science, Mathématiques appliquées ou Informatique

  • 4 à 8 ans d’expérience en Data Science appliquée dans un environnement data industriel ou retail

  • Solides compétences en modélisation, statistiques et machine learning supervisé / non supervisé

  • Connaissance des environnements cloud (idéalement GCP)

  • Bonne compréhension des enjeux métiers : marketing, supply, e-commerce, pricing

  • Capacité à vulgariser et à collaborer avec des profils non techniques

Environnement de travail

Environnement technique
  • Langages : Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost)

  • Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI, Dataflow, Cloud Storage) ou équivalent

  • MLOps : Airflow, MLflow, Docker, Git, CI/CD

  • DataViz : Looker, Streamlit, Power BI

  • Méthodologies : Agile / Scrum, Clean Code, versioning Git

Livrables attendus
  • Modèles ML validés et documentés

  • Pipelines de mise en production monitorés

  • Documentation technique et fonctionnelle

  • Reporting de performance et suivi d’évolution

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