🧩 Data Analyst / Data Scientist – Data & IA (Paiements) - Freelance

Taux journalier (TJM): 💶 Budget Cible : 600 € HT/j / 60–70K€ (selon profil)

🧩 Data Analyst / Data Scientist – Data & IA (Paiements)

🗂️ Informations pratiques
📍 Département : Paris (75)
🗓️ Démarrage : 18/05/2026
⏳ Durée : 12 mois, reconductible
🧾 Contrat : CDI ou freelance
💶 Budget Cible : 600 € HT/j / 60–70K€ (selon profil)
🧑‍💻 Télétravail : 2 à 3 jours/semaine
🧠 Séniorité : +7 ans d’expérience
👤 Poste ouvert : 1
🌍 Secteur : Banque / Paiements

🧩 Contexte

En tant que Data Analyst/Scientist, vous jouerez un rôle clé dans la transformation de données brutes en informations stratégiques et solutions innovantes pour répondre aux besoins de nos différentes équipes métiers.

Vous serez un partenaire privilégié pour la prise de décision basée sur les données ainsi que sur le choix des solutions techniques pour répondre aux besoins.

🎯 Missions principales

• Comprendre les problématiques métiers et traduire les besoins en requêtes et analyses de données pertinentes

• Extraire, nettoyer, transformer et analyser des données issues de sources variées (Monétique, Flux, Clients)

• Concevoir et produire des rapports clairs, concis et communiquer de manière vulgarisé les résultats aux interlocuteurs métiers

• Répondre à des demandes d'analyse ponctuelles et urgentes pour supporter l'activité quotidienne

• Concevoir, développer et implémenter des modèles statistiques et/ou prédictifs (Machine Learning) pour résoudre des problématiques complexes

• Évaluer la performance des modèles, itérer sur leur conception et assurer leur maintenance évolutive

• Explorer des cas d'usage innovants pour l'intelligence artificielle et l'agentique afin d'automatiser des tâches, d'améliorer l'expérience utilisateur ou de générer de la valeur ajoutée

• Participer à la conception et au développement de solutions basées sur ces technologies, en collaboration avec les équipes techniques et métiers

• Assurer le suivi et l'optimisation de ces solutions après leur déploiement

• Travailler en étroite collaboration avec les différentes équipes métiers ainsi que les experts techniques de la direction (Data Architecte, Data Engineer, Data Manager, Data Viz)

🛠️ Environnement technique

• Environnements et outils de Google Cloud Platform (GCP) :

  • BigQuery

  • Vertex Ai / Notebook Jupyter

• Langages : SQL, Python (Pandas, Scikit learn)

• Delivery : Git

• Connaissance approfondie du Data Engineering fortement appréciée