Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 54 offres pour ce poste (Mid, France), le marché se situe autour de 45k€ (42k€–50k€).
Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 10 offres pour ce poste (Mid, France), le marché se situe autour de 498€/j (450€/j–500€/j).
Le besoin
Freelance, Paris, 3 jours de présentiel par semaine
Démarrage : 5 octobre mais + si ASAP
Durée : 3 ans (jusqu'au 4 octobre 2029)
TJM : selon profil
Client : acteur majeur du secteur culturel, communiqué lors du premier échange
Contexte
Le client répartit la majeure partie de ses revenus en fonction de la diffusion réelle des contenus sur les plateformes de streaming. Pour cela il s'appuie sur un moteur d'identification développé en interne, qui fait correspondre les déclarations d'exploitation envoyées par les plateformes avec son référentiel interne. Le matching combine des codes internationaux fournis par l'industrie et du rapprochement texte à texte sur les titres et les participants.
Le produit évolue en permanence pour maximiser le taux d'identification tout en minimisant la marge d'erreur : ajustements de règles, enrichissement des référentiels, nouveaux algorithmes. Le Data Analyst est le garant de la mesure. C'est lui qui prouve qu'une nouvelle version fait mieux que l'ancienne, et qui transforme les retours métier en évolutions de règles testables.
Équipe : 1 lead dev, 2 développeurs, 1 data analyst. Fonctionnement Scrum dans un cadre SAFe.
Missions
Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe
Piloter les campagnes de tests comparant deux versions du moteur et produire l'analyse quantitative et qualitative des écarts pour ajuster les critères de matching
Automatiser les analyses de données pour accélérer le time to deliver
Analyser les anomalies et remontées utilisateurs avec les experts métier, puis construire avec le PO les évolutions de règles à opérer
Participer à la validation et à la non-régression des développements avec le PO et les développeurs
Intervenir dès le cadrage (démarche shift-left) : critères d'acceptance des user stories et stratégie de recette
Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou issues d'algorithmes
Environnement technique
Python (pandas, numpy, notebooks), SQL, Elasticsearch / OpenSearch, AWS (RDS, SQS, SNS, DynamoDB, ECS), Spark, Postman.
Modalités
Paris, 3 jours sur site par semaine
Démarrage le 5 octobre 2026 maximum, mission de 3 ans
Freelance, TJM selon profil
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