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Data Scientist / Machine Learning Engineer - Python & IA - Freelance (H/F)

Collective.work · Paris · publiée le 14 octobre 2026 · ouverte depuis 4 jours · Freelance · Salaire non communiqué

Les missions

* 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. * [...]

Technologies citées

PythonGCPPyTorchscikit-learnTensorFlow
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Le score mesure la qualité de l’annonce, pas celle du poste : une offre fraîche, claire et complète monte. Le salaire n’y entre pas encore, faute d’être publié par les sources actuelles.

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Annonce complèteTaux journalier (TJM): 530 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. 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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