Analyste Senior Data Science - Freelance

Taux journalier (TJM): 550

• Démarrage : Fin juin 2026

• Durée : 7 mois (mission temps plein)

Contexte

Dans le cadre d'un projet stratégique de modernisation et d'industrialisation des pratiques Data Science, nous recherchons un(e) Analyste Senior en Data Science capable de concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions avancées de Machine Learning au sein d'un environnement technologique moderne orienté cloud.

Le consultant interviendra à la fois sur la mise en place d'un framework de Machine Learning robuste et sur le développement de modèles analytiques répondant à des besoins métiers concrets.

Missions principales

Industrialisation et gouvernance Machine Learning

• Concevoir et mettre en place un framework de Machine Learning modulaire, évolutif et maintenable.

• Définir et implémenter les bonnes pratiques liées au cycle de vie des modèles :

  • Préparation et qualité des données

  • Entraînement et validation

  • Déploiement et monitoring

• Mettre en œuvre des mécanismes de suivi des performances et de réentraînement des modèles.

• Assurer la gestion du versioning, de la reproductibilité et de la traçabilité des modèles.

• Mettre en place les outils de journalisation et de surveillance.

• Préparer l'infrastructure en vue d'une migration vers le cloud.

• Documenter les processus, méthodologies et standards.

• Former et accompagner les équipes dans l'utilisation du framework.

Data Science et Analyse avancée

• Traduire les besoins métiers en solutions analytiques et prédictives.

• Identifier, qualifier et exploiter les sources de données pertinentes.

• Réaliser les travaux de préparation et d'analyse des données.

• Développer des variables métier à forte valeur ajoutée (feature engineering).

• Effectuer des analyses exploratoires (EDA).

• Sélectionner, développer et optimiser les algorithmes adaptés aux problématiques rencontrées.

• Comparer et évaluer les performances des modèles.

• Automatiser les processus de développement et de déploiement.

• Présenter les résultats et recommandations aux parties prenantes de manière claire et impactante.

• Assurer l'amélioration continue des modèles en production.