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Data Scientist / Machine Learning Engineer – Python & IA

Opportunité exclusive

Hybride

Data Scientist / Machine Learning Engineer – Python & IA

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Data Scientist / Machine Learning Engineer – Python & IA

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PythonNumPypandasPyTorchTensorFlowGoogle BigQueryBase de données SQL

il y a 5 jours

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Type de contrat:

Freelance / Contrat

Taux journalier :

530

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

91300 Massy, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

13 octobre 2026

Le besoin


Au sein d’une équipe Data & Digital spécialisée dans les services financiers, vous contribuerez à la valorisation des données clients afin d’optimiser les performances marketing, d’améliorer l’expérience utilisateur et de développer de nouveaux cas d’usage autour du Machine Learning et de l’IA générative.

Missions principales

  • Concevoir et optimiser des modèles de segmentation client (RFM, comportementale) et de scoring (attrition, appétence, valeur vie client).

  • Développer des algorithmes de réconciliation et de rapprochement de données multi-sources afin d’unifier les profils clients.

  • Analyser les refus de paiement et identifier les facteurs impactant la satisfaction client.

  • Explorer de nouveaux cas d’usage de l’IA générative appliqués aux parcours clients.

  • Développer, déployer et maintenir des modèles de Machine Learning robustes et scalables en production.

  • Préparer, nettoyer, transformer et analyser les données pour alimenter les modèles.

  • Assurer le suivi des performances, la maintenance et l’amélioration continue des solutions existantes.

  • Documenter les méthodes, les algorithmes et les résultats obtenus.

Profil recherché


Compétences techniques requises

  • Langages & Data Science : Python, Pandas, NumPy, SciPy.

  • Machine Learning : Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.

  • Cloud : GCP ou environnement équivalent.

  • Data & Visualisation : SQL, bases de données relationnelles ou documentaires, Matplotlib, Seaborn ou Plotly.

  • Industrialisation : Git, CI/CD, versionning des données et modèles, tests automatisés, Sonar et observabilité.

  • Développement logiciel : bonnes pratiques de conception, qualité et maintenabilité du code (SOLID, YAGNI).

  • Méthodologie : environnement Agile, notamment Scrum, et participation à l’ensemble du cycle de vie des applications, de la conception au run.

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