Machine Learning Engineer (MLE) Pricing
KUBE Partners S.L. / Pixie ServicesSaaS B2BPubliée il y a 1 semaine
450 €/j
- Lieu
- Paris · Hybride
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 17 septembre 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 en dessous de la médiane des 61 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 525 €/jour (moitié centrale : 220 à 525 €/jour).
- 27 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 136 pour ce métier en France.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : TensorFlow (3 missions), PyTorch (3 missions), Pandas (5 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte de la mission
Notre objectif est de transformer notre stratégie de pricing grâce à la donnée et à l’intelligence artificielle. Nous voulons passer d’une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente et prédictive, capable d’équilibrer la rentabilité de l’entreprise et la perception de la valeur par nos clients.
Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe digital data Pricing nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos prix de manière proactive et agile.
Objectifs et livrables
Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l’analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont :
Nous recherchons un profil hybride et autonome, capable de naviguer entre la vision produit et la technique.
Hard skills:
Soft skills:
Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de Pricing (élasticité, yield management, optimisation de marge) sera grandement valorisée.
Vos responsabilités
- Élasticité Prix: Optimisation des algorithmes d’élasticité prix existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouveaux produits.
- Moteur de Promotion : Développement d’un algorithme d’optimisation des campagnes promotionnelles.
- Tarification Dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d’aide à la décision (Dynamic Pricing “home-made”).
- Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops).
- Agent amélioration : Contribution sur notre agent pricing.
- Monitoring : Mise en place d’un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée.
- Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch).
- ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d’algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d’API.
Compétences attendues
Indispensables
- Machine Learning
- Agile
- MLOps
- Python
- Pandas
- TensorFlow
- PyTorch
- CI/CD
Appréciées
- Git
- AWS
- Spark
- dbt