Data Scientist Supply Chain (H/F)
publiée le 7/3/2026 12:18:20 AM
Développer et déployer des modèles de prévision de la demande. Optimiser les stocks via le Machine Learning. Industrialiser des pipelines ML en environnement production. Travailler en équipe Agile avec les équipes Produit & Engineering. Stack technique: Python, Spark, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch, Databricks, AWS, GCP, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions, Time Series Forecasting, dbt. Profil: expertise en Machine Learning & Python; expérience en forecasting et modèles en production; connaissance Supply Chain appréciée. Localisation: Lille ou Paris. Merci d’envoyer par e-mail CV à jour, TJM, disponibilité. Lille ou Paris
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Le marché des missions amazon-web-services à lille-ou-paris
Le marché des missions amazon-web-services à lille-ou-paris est dynamique et en constante évolution. Actuellement, une mission est active, visant à recruter un Data Scientist spécialisé dans la Supply Chain. Cette mission implique le développement et le déploiement de modèles de prévision de la demande, ainsi que l'optimisation des stocks grâce au Machine Learning. Les candidats doivent être prêts à travailler en équipe Agile avec les équipes Produit et Engineering, ce qui souligne l'importance de la collaboration dans ce domaine.
Profils et compétences recherchés
Les compétences recherchées pour cette mission incluent une expertise en Machine Learning et en Python, ainsi qu'une expérience en forecasting et en mise en production de modèles. La connaissance du domaine de la Supply Chain est également appréciée. Les technologies mentionnées dans la mission comprennent Python, Spark, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch, Databricks, AWS, GCP, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions, et dbt. Ces compétences sont essentielles pour répondre aux exigences de la mission et garantir un travail de qualité.
Comment décrocher une mission amazon-web-services freelance à lille-ou-paris
Pour décrocher une mission amazon-web-services freelance à lille-ou-paris, il est crucial de mettre en avant vos compétences techniques et votre expérience pertinente. Assurez-vous que votre CV est à jour et reflète vos projets antérieurs, en particulier ceux liés au Machine Learning et à la Supply Chain. N'hésitez pas à postuler rapidement, car les opportunités peuvent se présenter à tout moment. Pour cette mission, les candidats doivent envoyer leur CV à jour, leur TJM et leur disponibilité. Pensez également à explorer la plateforme Tarss pour d'autres opportunités.