Senior Data Scientist – Python / Machine Learning / LLM
CHOURAK CONSULTINGSaaS B2BPubliée hier
400 €/j
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 9 octobre 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 en dessous de la médiane des 7 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 : 450 à 565 €/jour).
- 10 missions data scientist sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 77 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 : scikit-learn (5 missions), Deep Learning (22 missions), Machine Learning (146 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu.
La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international.
Missions principales
Concevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA.
Cadrer les nouveaux cas d’usage avec les différentes parties prenantes.
Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données.
Concevoir et entraîner des modèles prédictifs.
Développer des pipelines de construction et d’industrialisation des modèles.
Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning.
Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA.
Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l’échelle.
Participer aux choix d’architecture et proposer les technologies les plus adaptées.
Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d’industrialisation.
Accompagner les utilisateurs dans l’adoption des solutions développées.
Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers.
Environnement technique
Stack principale :
Python
SQL
scikit-learn
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- Machine Learning
- LLM
- Deep Learning
- SQL
- scikit-learn
- Git
- Docker
Appréciées
- Kubernetes
- CI/CD
- Airflow
- Kafka
- Spark
- Prometheus