Data Scientist
ANDEMAFintechPubliée il y a 5 jours
~ 180 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Lille · Sur site
- Durée
- 2 ans
- Démarrage
- 22 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 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 en dessous de la médiane des 22 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 315 €/jour (moitié centrale : 210 à 430 €/jour).
- 0 % des missions data scientist de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : MLOps (24 missions), Machine Learning (55 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
1. Data Science & Machine Learning
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…).
Modéliser l’acte d’achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance..
Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts
Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure.
2. Analytics Engineering & Business Insights
Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée.
Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique.
Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation.
Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique
Compétences attendues
Indispensables
- Machine Learning
- MLOps