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채용 공고 › Paris › 공고 5일 전

Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer - Freelance (H/F)

Collective.work · 75 - Paris

계약직신입현장 근무프랑스어

직무 소개

기업 공고 원문에서 · Collective.work · 2026년 10월 7일 게시

Dans le cadre du développement de solutions Data & IA dédiées aux enjeux du retail et de l'expérience en magasin, nous recherchons un-e Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer pour rejoindre une équipe Data multidisciplinaire.

L'équipe conçoit, développe et maintient des solutions analytiques et d'Intelligence Artificielle à fort impact : prévision du trafic en magasin, moteurs de classification, analyse de la performance, solutions intelligentes à destination des équipes opérationnelles, agents IA et GenAI.

Vous évoluerez aux côtés de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers et ML Engineers, en collaboration étroite avec les équipes Product, Engineering et les interlocuteurs métiers.

VOS PRINCIPALES MISSIONS

Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions Machine Learning, avec une forte orientation production, performance et impact métier.

Vous serez notamment amené-e à

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Développer, industrialiser et maintenir en conditions opérationnelles des solutions de Machine Learning : pipelines batch de prévision, moteurs de classification et autres modèles appliqués aux problématiques du retail.

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Évaluer et améliorer les modèles et méthodologies de prévision existants afin d'optimiser leur précision, leur robustesse et leur efficacité.

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Participer à la mise en production et au suivi des modèles dans un environnement Data & Cloud à grande échelle.

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Appliquer et faire progresser les standards de développement, de qualité et de gouvernance des données.

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Collaborer étroitement avec les équipes métier, Engineering et Product afin de transformer les enjeux opérationnels en problématiques Data/IA concrètes.

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Structurer les analyses, interpréter les résultats et formuler des recommandations directement exploitables.

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Communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes à travers des visualisations et présentations claires et synthétiques.

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Assurer une veille sur les nouvelles approches en Data Science, Machine Learning, forecasting, GenAI et technologies associées

Environnement technique

Data & Cloud : Databricks, AWS, GCP Data Science / ML : Python, Spark, PySpark, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch Transformation : dbt MLOps : MLflow, Airflow CI/CD : GitHub Actions Serving : Docker, Protobuf, gRPC Documentation & code : Git, Confluence Data Visualisation : Tableau

Nous recherchons un profil Senior disposant d'au moins 5 ans d'expérience en Data Science / Machine Learning, capable d'être rapidement autonome sur des problématiques complexes et des solutions déjà en production.

Vous disposez d'une solide maîtrise des fondamentaux du Machine Learning, de l'analyse statistique et plus particulièrement de l'analyse et de la prévision de séries temporelles.

Une expérience concrète du développement, du déploiement et du maintien en production de solutions Machine Learning est indispensable.

Vous maîtrisez notamment Python, SQL, Spark/PySpark, scikit-learn et dbt, ainsi que les environnements Databricks, AWS et/ou GCP.

Vous êtes également à l'aise avec Airflow/Astronomer, GitHub Actions et MLflow, ainsi qu'avec les bonnes pratiques de développement logiciel et de CI/CD appliquées à la Data.

La connaissance de TensorFlow/PyTorch, Docker, Protobuf, gRPC et Tableau constitue un atout. Une expérience avec les LLM, systèmes d'agents et solutions GenAI sera également appréciée.

Au-delà de l'expertise technique, vous savez comprendre les problématiques métier et les traduire en solutions Data concrètes. Une connaissance des enjeux retail est particulièrement pertinente pour cette mission.

Autonome, analytique et proactif-ve, vous appréciez les environnements multidisciplinaires et savez collaborer avec des équipes Data, Engineering, Product et métier.

Anglais professionnel indispensable.

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한 공고의 점수 산출 예시
기술96경력90근무지84근무 방식74고용 형태61급여데이터 없음

예시 수치이며 실제 지원자가 아닙니다. 각 기준은 내 프로필을 바탕으로 100점 만점으로 채점하며, 측정할 수 없는 기준은 추측하지 않고 그렇다고 표시합니다.