325 - Data Science Python Expérimenté
Nicholson SASE-commercePubliée il y a 2 semaines
420 €/j
- Lieu
- Essonne · Hybride
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 8 septembre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 38 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 375 €/jour (moitié centrale : 210 à 490 €/jour).
- 4 missions développeur back-end sont ouvertes à Essonne en ce moment, sur 248 pour ce métier en France.
- 9 % des missions développeur back-end de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : TensorFlow (9 missions), PyTorch (10 missions), Pandas (11 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Entité : mon client (grand groupe, grande distribution) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 420 euros Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/07/2027
Profil recherché :
Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente.
3 à 7 ans d’expérience en Data Science Python.
Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution constituerait un avantage.
Contexte : L’Analytics Factory de mon client conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines.
Dans le cadre de la modernisation et de la digitalisation de ses points de vente, mon client déploie un système d’audit automatisé des rayons grâce à des caméras installées en magasin. L’objectif stratégique de ce projet est d’internaliser entièrement la chaîne de contrôle automatique des planogrammes personnalisés. L’ambition est de remplacer les audits manuels de rayons, longs et fastidieux, par une analyse continue, automatisée et à grande échelle sur l’ensemble du parc d’hypermarchés. Le candidat évoluera sur une architecture moderne basée sur Google Cloud Platform (GCP).
Mission :
Communiquer clairement et efficacement à l’écrit et à l’oral en français pour des interactions fluides avec le métier et les équipes.
Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d’amélioration.
Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d’excellence.
Collaborer activement avec les membres de l’équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs.
Appliquer un esprit d’amélioration continue pour optimiser les pratiques et les résultats.
Livrables :
Rapport de conformité du rayon construit à partir de photos de ce dernier.
Reconstitution du jumeau numérique des rayons à partir des photos.
Must Have :
Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d’apprentissage automatique robustes et scalables avec Python.
Avoir une expérience sur les modèles YOLO, SAM 3 ou DINOv2.
Nice to Have :
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- GCP
- Pandas
- TensorFlow
- PyTorch
- CI/CD
- Git
- Scrum