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Information importante
Type de contrat:
Freelance
Taux journalier :
600
Cette offre est à 0% de commission 🎉Localisation :
Paris, France
Date de démarrage :
Urgent
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
5 mai 2026
Le besoin
Descriptif détaillé du besoin
Dans le cadre du renforcement des capacités data au sein d’un environnement e-commerce à fort impact, nous recherchons un Senior Data Scientist pour rejoindre une équipe Digital Analytics orientée produit.
L’équipe accompagne la prise de décision data-driven sur l’ensemble du parcours e-commerce, avec une approche allant au-delà de l’analyse descriptive. Elle combine advanced analytics, expérimentation produit et data science afin de mieux comprendre les comportements clients, optimiser les parcours digitaux et contribuer au développement de fonctionnalités intelligentes, personnalisées et mesurables.
En tant que Senior Data Scientist, vous jouerez un rôle clé dans l’exploration des données, la génération d’insights et la construction d’expériences produit alimentées par la data. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Product Managers, Engineers, Analysts et équipes business afin de concevoir des modèles et solutions analytiques ayant un impact direct sur l’expérience client et la performance business.
Vos principales missions seront les suivantes :
Développer des solutions de data science et d’advanced analytics pour répondre à des problématiques complexes liées à l’e-commerce, à l’expérience client, à la conversion, à la personnalisation ou à l’engagement utilisateur.
Prendre en charge des cas d’usage de bout en bout : compréhension du besoin, formulation d’hypothèses, exploration des données, feature engineering, modélisation, expérimentation, déploiement et optimisation continue.
Concevoir des modèles ou approches autour de la personnalisation, de la recommandation produit, de l’optimisation du parcours client ou de l’amélioration de la conversion.
Appliquer des approches prédictives et prescriptives pour identifier des leviers d’amélioration concrets et actionnables.
Concevoir, analyser et interpréter des A/B tests et expérimentations multivariées afin de mesurer l’impact des évolutions produit.
Explorer proactivement les données pour identifier des comportements clients, tendances et opportunités à fort potentiel.
Collaborer avec les équipes produit et engineering pour industrialiser les solutions, garantir leur scalabilité, leur fiabilité et leur impact métier.
Suivre et optimiser les modèles et solutions analytiques déployés afin d’assurer leur pertinence dans la durée.
Communiquer les résultats, recommandations et impacts auprès d’interlocuteurs techniques et non techniques.
Environnement technique envisagé : Databricks, Spark / PySpark, SQL, Python, TensorFlow / PyTorch, Jupyter Notebooks, Statsig, Amplitude, Tableau, Git, MLflow.
Profil recherché
Profil recherché
Nous recherchons un profil Senior Data Scientist disposant d’une expérience confirmée dans des environnements digitaux, e-commerce ou produits numériques, avec une forte orientation impact business et expérience utilisateur.
Le profil attendu devra idéalement justifier d’expériences concrètes sur des sujets tels que :
Personnalisation de parcours ou d’expériences digitales.
Moteurs ou logiques de recommandation.
Optimisation de conversion e-commerce.
Analyse du comportement utilisateur sur des parcours web ou mobile.
Expérimentation produit, A/B testing et tests multivariés.
Mesure d’impact des évolutions produit ou fonctionnalités digitales.
Compétences techniques attendues :
Très bonne maîtrise de Python, SQL et des environnements de data science.
Expérience avec Spark / PySpark et idéalement Databricks.
Connaissance des frameworks de machine learning tels que TensorFlow ou PyTorch.
Expérience avec des outils d’expérimentation et d’analytics produit tels que Statsig, Amplitude, Tableau ou équivalents.
Bonne compréhension des enjeux de déploiement, suivi et optimisation de modèles en production.
Maîtrise des bonnes pratiques de versioning et collaboration via Git, ainsi que des outils de tracking d’expérimentations ou de modèles tels que MLflow.
Qualités attendues :
Forte capacité à transformer des problématiques business ou produit en cas d’usage data concrets.
Esprit analytique, curiosité et approche proactive dans l’exploration des données.
Capacité à travailler dans un environnement produit agile, en collaboration avec des interlocuteurs variés.
Excellente communication, avec la capacité de vulgariser des sujets complexes auprès d’équipes non techniques.
Orientation impact, pragmatisme et sens de la priorisation.
Une expérience significative dans un contexte e-commerce, retail digital, marketplace, parcours client, personnalisation, recommandation ou conversion optimization est fortement attendue.
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