Senior Data Scientist / ML Engineer Marketing Analytics & GenAI - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 650€
Dans le cadre du développement de ses initiatives Data & IA, un grand groupe international renforce son équipe Data Science afin d'accélérer l'exploitation de la donnée pour optimiser les investissements marketing et améliorer la prise de décision.
Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire intervenant sur des sujets de Marketing Mix Modeling (MMM), d'analytics avancé et, ponctuellement, d'IA générative, en collaboration avec les équipes Marketing, Finance, Produit, Data Engineering et Data Platform.
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Concevoir, faire évoluer et industrialiser des modèles de Marketing Mix Modeling.
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Mesurer l'efficacité des investissements marketing, analyser l'incrémentalité et optimiser les allocations budgétaires.
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Produire des recommandations à destination des équipes Marketing et Finance.
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Mettre en place les bonnes pratiques de déploiement, monitoring et MLOps.
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Garantir la qualité, la robustesse et la reproductibilité des modèles en production.
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Participer à l'automatisation des pipelines de données et de modèles.
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Contribuer ponctuellement à des projets d'IA générative (LLM, RAG, assistants analytiques).
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Partager les bonnes pratiques Data Science et participer aux revues techniques.
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6 ans d'expérience minimum en Data Science, Machine Learning ou IA.
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Expérience significative en Marketing Mix Modeling, économétrie ou mesure de performance marketing.
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Solides compétences en statistiques avancées, inférence causale et séries temporelles.
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Expérience de déploiement de solutions ML en production et de leur adoption par les métiers.
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Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès d'interlocuteurs non techniques.
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Aisance dans des environnements transverses alliant enjeux business et techniques.
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Français et anglais professionnels.
Data Science & Modélisation : Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Statsmodels, SQL
Machine Learning & MLOps : MLflow ou équivalent, CI/CD, monitoring, Airflow ou équivalent
Cloud & Data Platform : Snowflake, dbt, AWS
Outils : Git, Docker, Jira, Notion
Plus : expérience sur des approches bayésiennes (PyMC, Stan), MMM, LLM, RAG ou projets GenAI.
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Sujet stratégique avec impact direct sur les décisions d'investissement.
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Environnement international et fortement orienté Data.
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Combinaison de Data Science avancée, MLOps et IA générative.
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Forte visibilité auprès des équipes métier et des décideurs.