Détail du poste
Information importante
Type de contrat:
Freelance
Taux journalier :
600€/jour
Cette offre est à 0% de commission 🎉Localisation :
Paris, France
Date de démarrage :
Urgent
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
2 juin 2026
Le besoin
Contexte
Au sein d'une organisation data centrale dédiée aux fonctions Finance et Corporate, les équipes développent des solutions data visant à améliorer le pilotage financier et la performance globale.
L'objectif principal est de renforcer la fiabilité des prévisions financières, d'industrialiser les modèles existants et de contribuer à des cas d'usage à forte valeur ajoutée pour les équipes Finance et Contrôle de gestion.
L'environnement est 100% cloud Google Cloud Platform (GCP) avec une forte maturité sur les sujets data, ML et industrialisation.
Une expérience dans le retail / grande distribution est fortement appréciée.
Missions
- Concevoir et développer des modèles de prévision de KPI financiers (CA, marge, coûts, performance)
- Construire des modèles de séries temporelles complexes multi-niveaux (entités, magasins, zones, formats...)
- Intégrer des variables business (promotions, saisonnalité, événements, inflation, effets macro-économiques)
- Utiliser et comparer des approches avancées :
- modèles statistiques (ARIMA, ETS)
- machine learning (XGBoost, LightGBM)
- deep learning et approches hybrides
- Déployer et mettre en production les modèles sur Google Cloud Platform
- Utiliser des outils tels que :
- BigQuery (data warehouse)
- Vertex AI (ML lifecycle)
- Cloud Storage
- Dataflow / Dataproc
- Mettre en place des pipelines MLOps industrialisés (CI/CD, monitoring, versioning, drift detection)
- Collaborer directement avec les équipes Finance, Contrôle de gestion et Corporate
- Traduire les besoins métiers en problématiques data avancées
- Restituer les résultats auprès d'interlocuteurs non techniques et directions métiers
- Contribuer à la prise de décision via des modèles prédictifs fiables
- Optimiser les modèles existants de forecasting
- Suivre les performances (MAPE, RMSE, biais de prévision)
- Mettre en place des systèmes de monitoring et alerting sur la qualité des prévisions
- Industrialiser les bonnes pratiques data science
Stack technique
- Cloud : Google Cloud Platform (GCP)
- Data : BigQuery, SQL avancé
- Data Science : Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
- Machine Learning : XGBoost, LightGBM, Prophet, TensorFlow (selon cas)
- MLOps : Vertex AI, Airflow, Docker, CI/CD
- BI / DataViz : Looker / outils de reporting
Conditions de travail
- TJM : jusqu'à 600€ max
- Démarrage : ASAP
- Mission longue durée (renouvelable selon contexte)
Profil recherché
- 7 ans d'expérience minimum en Data Science
- Forte expertise en forecasting / séries temporelles
- Maîtrise avancée de Python et SQL
- Expérience confirmée sur GCP (Vertex AI / BigQuery) fortement appréciée
- Expérience en industrialisation de modèles (MLOps)
- Bonne compréhension des enjeux Finance / Corporate / pilotage de la performance
- Expérience sur des problématiques de prévision budgétaire, CA ou retail
- Une expérience en grande distribution / retail est un plus important
- Capacité à relier enjeux business et modèles data complexes
- Autonomie et forte capacité d'ownership
- Capacité à structurer des sujets complexes et multi-équipes
- Excellente communication avec des interlocuteurs non techniques
- Esprit orienté impact, produit et performance
Publiée le 11/06/2026 - Réf : dc4321395bc1b080e2404af0154cb16b