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Type de contrat:

Freelance / Contrat

Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

8 septembre 2026

Le besoin


Contexte

Acteur majeur de la gestion des droits d'auteur. Équipe composée d'un lead dev, deux développeurs et un data analyst.

Missions

  • Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe

  • Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching

  • Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver

  • Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers

  • Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le PO et les développeurs

  • Intervenir dès le cadrage, dans une démarche shift-left, pour aider à la rédaction des User Stories via les critères d'acceptance et la stratégie de recette

  • Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements par des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification

  • Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit

  • Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes

Profil recherché


Profil recherché

Niveau confirmé, Bac+5. Expérience significative en analyse de données. À l'aise avec les méthodologies de tests sur des applications aux résultats incertains. Capacité à acquérir rapidement un fonctionnel complexe. Bonne maîtrise de la rédaction de cas de tests et de l'établissement de protocoles de tests. Connaissance des techniques d'analyse textuelle (normalisation, distances de chaînes, TF-IDF, BM25, fuzzy matching) appréciée. Fort esprit d'analyse, bonne communication écrite et orale, dynamique, autonome, force de proposition.

Stack / Environnement

  • Python pour l'analyse de données et l'automatisation : pandas, numpy, notebooks, bonne maîtrise

  • Manipulation de données : Elasticsearch, SQL, bonne maîtrise

  • AWS : OpenSearch, RDS, SQS, SNS, DynamoDB, ECS, maîtrise partielle

  • Spark apprécié, niveau débutant suffisant

  • Client REST (Postman), niveau débutant suffisant

  • Méthodologie Agile / Scrum, bonne maîtrise ; SAFe, niveau débutant

3 compétences clés

Python Analyse Données
Tests Matching Qualité
SQL Elasticsearch AWS

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