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Data Scientist / Machine Learning Engineer - Pricing & Prévision des ventes H/F - Freelance

Collective.work recrute : Data Scientist / Machine Learning Engineer - Pricing & Prévision des ventes H/F - Freelance à Lille (59), Profession libérale. Offre publiée le 30 octobre 2026.

Collective.workPubliée il y a 6 jours
Indépendant
Entreprise
Collective.work
Lieu
Lille 59000
Contrat
Profession libérale
Expérience
2 An(s)
Secteur
Chef / Cheffe de promotion des ventes
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Description du poste

CONTEXTE DE LA MISSION

Dans le cadre d'un projet pour un acteur du retail, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer spécialisé en pricing afin de contribuer à l'évolution d'un moteur de prévision des ventes et d'analyse de l'élasticité prix.

L'objectif est d'améliorer la précision des prévisions, de mieux mesurer l'impact des variations de prix sur les ventes et de développer des modèles permettant d'évaluer les interactions entre produits.

VOS MISSIONS

*

Concevoir, développer et améliorer des modèles de Machine Learning appliqués à la prévision des ventes.

*

Modéliser l'élasticité prix afin de mesurer l'impact des variations tarifaires sur les volumes vendus.

*

Analyser les données de vente, de prix et les facteurs pouvant influencer la demande.

*

Évaluer la performance des modèles et proposer des axes d'amélioration à partir de métriques statistiques.

*

Contribuer à la simulation de scénarios de pricing et à l'analyse des effets de cannibalisation entre produits.

*

Participer à l'industrialisation des modèles et à leur intégration dans les pipelines de données.

*

Collaborer avec les équipes Data Engineering pour assurer la qualité, la fiabilité et la mise à disposition des données.

ENVIRONNEMENT TECHNIQUE

*

Langages : Python, SQL

*

Machine Learning : LightGBM, modèles de prévision et méthodes statistiques

*

Cloud & Data : GCP, BigQuery, Vertex AI

*

Outils complémentaires : dbt, Git et pratiques CI/CD

Une expérience avec ZenML ou des outils similaires de gestion du cycle de vie des modèles constitue un plus.

POURQUOI REJOINDRE CETTE MISSION ?

Vous interviendrez sur un projet concret à forte dimension métier, au croisement de la Data Science, du Machine Learning et des enjeux de pricing, avec des problématiques de prévision des ventes et d'optimisation de la performance commerciale.

Vous souhaitez mettre votre expertise Data Science au service de problématiques pricing à fort impact ? Nous serions ravis d'échanger avec vous.

PROFIL RECHERCHÉ

*

Expérience significative en Data Science / Machine Learning, idéalement dans le retail, le pricing ou la grande distribution.

*

Maîtrise de Python et des principales bibliothèques de Machine Learning.

*

Expérience en modélisation statistique, prévision de séries temporelles et évaluation de modèles.

*

Bonne compréhension des problématiques d'élasticité prix, de prévision de la demande ou d'optimisation tarifaire.

*

Maîtrise de SQL et expérience dans la manipulation de volumes importants de données.

Postuler sur le site de l'offre →

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Source : France Travail. Publiée le 30 octobre 2026. Toujours en ligne chez la source : vérifiée il y a 2 jours.

Décodeur de l'annonce

Lecture automatique du texte de l'annonce : chaque point cite le passage dont il provient. Vérifiez auprès du recruteur avant de vous engager.

ContratProfession libérale
Source : champ « contrat »
LieuLille 59000
Source : champ « lieu »
Expérience2 An(s)
Source : champ « expérience »
SalaireNon précisé dans l'annonce
Horaires et jours travaillésNon précisé dans l'annonce
TélétravailNon précisé dans l'annonce
Date de prise de posteNon précisé dans l'annonce

Ce qui est seulement souhaité

  • « Une expérience avec ZenML ou des outils similaires de gestion du cycle de vie des modèles constitue un plus. »
  • « Expérience significative en Data Science / Machine Learning, idéalement dans le retail, le pricing ou la grande distribution. »

Questions à poser au recruteur

  • Quel est le salaire brut mensuel proposé (et les primes éventuelles) ?
  • Quels sont les horaires et les jours travaillés (week-ends, soirées) ?
  • À quelle date le poste est-il à pourvoir ?
  • Quelles sont les prochaines étapes du recrutement ?

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