Data Scientist / ML Engineer - GCP - Vertex AI - BigQuery - Freelance (H/F)
Collective.workSaaS B2BPubliée hier
500 €/j
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 2 ans
- Démarrage
- 20 novembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français, Anglais
- 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 dans la médiane des 13 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 500 €/jour (moitié centrale : 400 à 500 €/jour).
- 25 missions data scientist sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 75 pour ce métier en France.
- 0 % des missions data scientist de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Vertex AI (22 missions), GitHub Actions (49 missions), BigQuery (122 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Taux journalier (TJM): 500
Du Machine Learning en production, des cas d'usage concrets et un environnement Cloud moderne : donnez une nouvelle dimension à vos modèles IA !
Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e), à l'aise avec l'industrialisation du Machine Learning, pour accompagner une équipe Digital Marketing dans le développement de solutions data-driven à fort impact.
Vous interviendrez au plus près des équipes métier pour transformer leurs besoins en solutions concrètes, de l'exploration des données jusqu'au déploiement et au monitoring des modèles en production.
Vos missions
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Comprendre les enjeux métier : collaborer étroitement avec les équipes Digital Marketing, recueillir leurs besoins et contribuer à la définition des cas d'usage.
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Développer des modèles ML : concevoir et maintenir des algorithmes pour des problématiques variées, notamment la détection d'anomalies et les systèmes de recommandation de destinations.
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Industrialiser les modèles : prendre en charge le pipeline ML de bout en bout, du réentraînement au déploiement.
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Optimiser la production : surveiller les performances des modèles, améliorer leur fiabilité et garantir des déploiements à faible latence.
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Exploiter un écosystème Cloud moderne : développer et déployer les modèles sur GCP avec BigQuery et Vertex AI.
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Automatiser et fiabiliser : utiliser Terraform, Docker et GitHub Actions pour construire des solutions robustes, automatisées et scalables.
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Travailler en Agile : participer aux stand-ups, refinements et échanges techniques, tout en faisant évoluer des projets existants et en développant de nouveaux cas d'usage.
Environnement technique GCP, BigQuery, Vertex AI, Python, SQL, Terraform, Docker, GitHub Actions, Git et Unix.
Le profil recherché
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Expérience confirmée en Data Science / Machine Learning.
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Très bon niveau en SQL et BigQuery, avec une solide maîtrise de Terraform.
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Bonne maîtrise de Python, GCP et Docker.
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Connaissance des pipelines CI/CD et du cycle de vie complet des modèles ML.
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Autonomie, esprit d'analyse et capacité à échanger directement avec les équipes métier.
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Anglais bilingue, indispensable pour évoluer dans un environnement international.
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : 2 An(s)
Rémunération : 500 € par jour
Code ROME : M1889 Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Dernière mise à jour chez France Travail : 30/10/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- GCP
- Vertex AI
- BigQuery
- Machine Learning
- Terraform
- Docker
- GitHub Actions
- Agile
Appréciées
- Python
- SQL
- Git
- CI/CD

