En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et améliorer des modèles de Machine Learning pour la prévision des ventes.
- Entreprise: Acteur majeur du retail avec des projets innovants.
- Avantages: Travail freelance, flexibilité et impact direct sur les résultats commerciaux.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités d'apprentissage et de collaboration.
- Pourquoi ce job: Rejoignez un projet concret et mettez votre expertise au service de problématiques pricing.
- Qualifications: Expérience en Data Science et compétences en Machine Learning requises.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
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 : Light GBM, modèles de prévision et méthodes statistiques
- Cloud & Data : GCP, Big Query, Vertex AI
- Outils complémentaires : dbt, Git et pratiques CI/CD
Une expérience avec Zen ML 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
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Data Scientist / Machine Learning Engineer - Pricing & Prévision des ventes H/F - Freelance in Lille employeur : Collective.work
En tant qu'Acheteur IT chez nous, vous rejoindrez une entreprise dynamique située à Bondy, où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture de travail. Nous offrons des opportunités de croissance professionnelle, un environnement de travail flexible avec un jour de télétravail par semaine, ainsi que des avantages compétitifs tels qu'une mutuelle prise en charge à 60% et des tickets restaurants. Rejoignez-nous pour contribuer à notre succès tout en développant vos compétences dans un secteur en pleine expansion.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist / Machine Learning Engineer - Pricing & Prévision des ventes H/F - Freelance in Lille
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez Collective.work – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist / Machine Learning Engineer - Pricing & Prévision des ventes H/F - Freelance in Lille
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à Collective.work. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Collective.work
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez Collective.work de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à Collective.work en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.
