Data Scientist - GCP

VISIAN; Lille; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Free-Work recherche un expert Data/ML pour piloter des flux de données liés au pricing et à l’optimisation d’assortiment dans un cadre multi-pays. Vous développez les pipelines (dbt, Terraform), construisez des bases de données et des baselines, et prévoyez des scénarios de variations de prix.

Vous implémentez des modèles de prédiction de demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie) et simulez l’élasticité sur 10 scénarios.

Responsibilities

• Collecte et prétraitement des données (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire.
• Modélisation : prédire la demande hebdomadaire à partir du prix (LightGBM, Tweedie).
• Échelle et performance : industrialisation sur 5 BU et ~18M lignes.
• Contrôle qualité : gates qualité et métriques MAPE/WAPE.
• Orchestration ZenML : stacks et exécution Vertex conteneurisée.

Job description

Contexte :

Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l’optimisation de l’assortiment des produits.

Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique.

Missions :

• Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian (robuste aux prix extrêmes d'un magasin), filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix (pour intégrer l’impact des changements de prix passés). Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata.

• Modélisation : le modèle ne mesure pas l'élasticité, il prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%).

• Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel.

• Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU (comptage nombre de produits uniques, MAPE, WAPE, turnover-weighted WAPE), performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes (échec infra vs échec qualité données). Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate).

• Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée. Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois (backfills reproductibles). Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel.

• Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier : d'où viennent les données, comment la demande est transformée, ce que le coefficient signifie vraiment, et où il peut induire en erreur (ne pas moyenniser à plat des scénarios à l’interprétation différente, absence de stock, cannibalisation, améliorations potentielles de la solution). Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.