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Publié il y a 212 jours

Data Scientist Retail ML/IA - CDI

Entreprise
Localisation
Paris, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Junior
Rémunération
500ۥ Taux journalier
0vues
0clics

Description du poste

Salaire: 500

Nous recrutons un(e) Data Scientist expérimenté(e) pour rejoindre une équipe data & IA forte de 80 profils Vous interviendrez sur sujets à forts enjeux business dans tous les secteurs d'activité.

Sur ce poste nous recherchons un profil expérimenté en retail  : modélisation de comportements prix (élasticité), prévision de ventes, optimisation pricing et assortiment et déploiement de solutions de GenAI en production (Azure ou GCP).

Missions principales

  • Concevoir et mettre en œuvre des modèles d’élasticité prix, tests économétriques et approches ML pour éclairer la stratégie tarifaire.

  • Développer, prototyper et industrialiser des solutions de GenAI (LLMs, assistants analytiques, automatisation des rapports/analyses, RAG) sur une plateforme Azure / GCP.

  • Construire et maintenir des pipelines data/ML robustes (ingestion, transformation, entraînement, déploiement, monitoring).

  • Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour comprendre le besoin, définir les priorités et transformer les résultats en recommandations opérationnelles.

  • Communiquer clairement les résultats : ateliers de cadrage, présentations synthétiques, documentation et transfert de compétences.

  • Veiller à la qualité des données et aux bonnes pratiques MLOps (tests, CI/CD, surveillance des modèles).

Profil recherché

  • 2+ ans d’expérience en data science,  avec expérience avérée dans le retail. (alimentaire ou la grande distribution)

  • Solide pratique de la modélisation en Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyTorch/TensorFlow) et maîtrise SQL

  • Compétences concrètes en GenAI : LLMs, fine-tuning / prompt engineering, mise en place d’assistants ou systèmes RAG sur un cloud provider

  • Connaissances MLOps et déploiement cloud (Docker, Kubernetes, pipelines CI/CD, monitoring).

  • Excellente capacité de synthèse, pédagogie et aisance pour présenter des résultats à des interlocuteurs non techniques (pricing, marketing, direction).

  • Autonomie, rigueur méthodologique et sens pragmatique de la livraison de valeur.

  • Français & anglais courant

Exigences du poste

Stack technique :

Artificial IntelligenceAzureData ScienceMachine LearningGoogle Cloud Platform

Plan d'action

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