ML engineer: Pricing ( Python,Git, Google cloud )-(h/f)
emagine Consulting SARLSaaS B2BPubliée il y a 2 semaines
~ 400 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Roissy-en-France · Sur site
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 9 septembre 2026
- Expérience
- Junior (0-3 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 au-dessus de la médiane des 79 missions de votre métier de notre catalogue, dont la médiane est de 380 €/jour (moitié centrale : 180 à 525 €/jour).
- 16 % des missions développeur back-end de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : GitHub Actions (6 missions), BigQuery (32 missions), Docker (40 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil junior (0-3 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedIn
Cet emploi de ML engineer: Pricing vise à soutenir la stratégie commerciale d'un groupe mondial en développant des modèles machine learning pour optimiser la tarification des produits annexes.
Responsabilités :
Développer, mettre en œuvre et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la tarification des produits annexes comme les sièges, les bagages, et les surclassements.
Concevoir et implémenter l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, allant du reclassement au déploiement et à la surveillance des modèles.
Surveiller et améliorer continuellement les modèles d'apprentissage automatique en production.
Travailler dans l'écosystème Google Cloud Platform (GCP) et utiliser des outils comme BigQuery et VertexAI.
Utiliser Terraform, Docker et Github Actions pour assurer des solutions robustes et évolutives.
Participer à des projets d'innovation et partager des apprentissages lors d'événements communautaires.
Must-haves:
Master en Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe.
3+ années d'expérience dans le développement logiciel.
Minimum 1 an d'expérience avec des équipes de Data Science/Machine Learning.
Expérience prouvée dans le développement de pipelines MLOps.
Compétences solides en programmation orientée objet et en Python.
Expérience avec GCP et des outils tels que BigQuery et la suite VertexAI.
Anglais courant
Nice-to-haves :
Expérience avec des technologies comme Terraform, Docker, et Github Actions.
Connaissance des API REST et de Git.
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- Git
- GCP
- BigQuery
- Terraform
- Docker
- GitHub Actions
- Machine Learning
Appréciées
- MLOps