Data Scientist & Analytics Specialist - Freelance - Freelance (H/F)

Collective.work; Lille; Hybride; EUR 60 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Collective.work recrute un profil hybride Data Science/Analytics pour concevoir et déployer des modèles ML et une BI IA.

Vous travaillerez sur des scénarios SaaS en interaction avec la data produit et les performances clients, avec 70% de focus ML et 30% analytics engineering, dans un cadre SaaS, en Lille avec jusqu\'à 3 jours de télétravail.

Qualifications

• 4 ans d'expérience minimum en data analytics et data science.
• Approche ROI et business: chaque modèle ou dashboard doit influencer une décision mesurable.
• Maîtrise de Python et SQL, code lisible et maintenable.
• Expérience solide en modélisation de données et couches sémantiques.
• Maîtrise de Looker et usage de l'IA au quotidien.
• Bonnes pratiques de développement: Git, CI/CD, documentation.
• Pédagogie, autonomie, esprit de synthèse, orientation business.
• Connaissance des contraintes fraude, conversion et risque, data engineering et environnement agile.

Responsabilités

• Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de ML appliqués aux transactions (scoring, détection d'anomalies et dérives).
• Modéliser les parcours clients sous forme de graphe pour identifier comportements atypiques et leviers de conversion, de risque et de coûts.
• Créer des algorithmes d'arbitrage pour optimiser performance et coûts.
• Industrialiser les modèles avec les équipes DevOps (MLOps).
• Déployer une BI en self-service enrichie par l'IA et garantir qualité et gouvernance des données.
• Concevoir et analyser les KPIs clés et formuler des recommandations actionnables.

Connaissances

Python

SQL

Looker

GCP

BigQuery

dbt

Git

CI/CD

Outils

Looker

Git

CI/CD

Description du poste

Fintech SaaS B2B en croissance. L'équipe Data recrute un profil hybride, entre modélisation avancée et analyse décisionnelle, avec un impact direct sur le produit et sur la performance des clients.Missions*Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués aux transactions (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec)*Modéliser les parcours clients sous forme de graphe pour identifier les comportements atypiques et les leviers de conversion, de risque et de coûts*Créer des algorithmes d'arbitrage pour maximiser la performance et réduire les coûts*Industrialiser les modèles avec les équipes DevOps (MLOps)*Déployer une BI en self-service enrichie par l'IA et garantir la qualité et la gouvernance de la donnée*Concevoir et analyser les KPIs clés, formuler des recommandations actionnablesRépartition : 70 % Data Science et ML, 30 % Analytics Engineering et Business Insights.StackPython, SQL, Looker, GCP, BigQuery, dbt, Git, CI/CD(si vous n'avez pas toute la liste de compétences, mais que vous avez une expérience en SaaS, vous pouvez postuler)Profil*4 ans d'expérience minimum en data analytics et data science*Une personne orientée ROI et business, qui juge son travail à l'impact final : chaque modèle, chaque dashboard doit servir une décision ou un résultat mesurable. L'usage de la data au quotidien est attendu, avec une vraie expérience en environnement SaaS.*Maîtrise de Python et SQL, code lisible et maintenable*Expérience solide en modélisation de données et couches sémantiques*Maîtrise de Looker (ou tout autre outil de datavisualisation) et usage de l'IA au quotidien*Bonnes pratiques de développement : Git, CI/CD, documentation*Pédagogie, autonomie, esprit de synthèse, orientation business*Apprécié : connaissance des contraintes fraude, conversion et risque, data engineering, environnement agile*Anglais professionnel à l'écrit et à l'oralConditions*Contrat : Freelance, mission jusqu'à 3 ans*Localisation : Lille, jusqu'à 3 jours de remote par semaine*Démarrage : ASAP, début novembre au plus tard

Type de contrat Profession libérale
Emploi non salarié Salaire

• Rémunération : - /

Expérience

• 4 An(s) Cette expérience est indispensable

Employeur

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