Data Scientist confirmé - LLM / RAG - Freelance

Taux journalier (TJM): 650

Contexte

Au sein de la Direction Data d’un acteur majeur des médias numériques, l’équipe Data Science accompagne les directions métiers dans l’exploitation de la donnée, le développement de cas d’usage IA et l’automatisation de processus internes.

L'équipe recherche un profil Data Scientist expérimenté, capable de concevoir et déployer des solutions concrètes à destination des équipes internes et des métiers.

L’objectif de la mission est de développer notamment des assistants IA et outils data permettant d’automatiser, simplifier ou enrichir certains processus métiers, en lien avec des équipes variées : éditorial, design, CRM, acquisition, data, etc.

Le profil devra être capable de comprendre les besoins opérationnels, d’identifier la valeur métier des cas d’usage, puis de proposer des solutions pragmatiques, utilisables et maintenables.

Missions

Le consultant interviendra notamment sur :

• La conception et le déploiement d’assistants IA à destination des métiers internes.

• L’automatisation de processus métiers via des approches Data Science / IA générative.

• La génération ou l’enrichissement de contenus, par exemple : quiz, QCM, classification, aide à l’éditorialisation.

• La création d’outils simples d’usage, idéalement via Streamlit ou équivalent.

• L’exploitation de données issues d’environnements digitaux pour comprendre les usages, comportements et profils utilisateurs.

• La mise en place de modèles ou analyses autour de sujets tels que segmentation, appétence, inactivité, recommandation, analyse sémantique ou prévision.

• La restitution claire des résultats auprès d’interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différents.

Outils & Environnement

• Python indispensable.

• SQL indispensable.

• Connaissance d’un environnement cloud, idéalement GCP, ou autre cloud équivalent.

• Première expérience significative avec un LLM ou une solution d’IA générative, type Gemini ou équivalent.

• Une expérience avec Streamlit serait fortement appréciée.

• Connaissance d’outils de dataviz, Git ou méthodes agiles appréciée