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 apachespark à lille-ou-paris
Le marché des missions freelance apachespark à lille-ou-paris est dynamique, avec une demande croissante pour des experts en data science et machine learning. Actuellement, une mission est active, offrant la possibilité de travailler sur des projets innovants dans le domaine de la supply chain. Les entreprises recherchent des freelances capables de développer et déployer des modèles de prévision de la demande, tout en optimisant les stocks grâce à des techniques avancées de machine learning.
Profils et compétences recherchés
Les missions apachespark à lille-ou-paris requièrent des compétences spécifiques. Les candidats doivent avoir une expertise en machine learning et en Python, ainsi qu'une expérience dans le forecasting et la mise en production de modèles. Une connaissance du secteur de la supply chain est également appréciée. Les technologies utilisées incluent Python, Spark, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch, et des outils de gestion de pipeline comme MLflow et Airflow.
Comment décrocher une mission apachespark freelance à lille-ou-paris
Pour décrocher une mission freelance apachespark à lille-ou-paris, il est essentiel de mettre en avant vos compétences techniques et votre expérience pertinente. Assurez-vous que votre CV est à jour et met en valeur vos réalisations dans le domaine du machine learning. N'hésitez pas à postuler rapidement, car les opportunités peuvent se présenter et disparaître rapidement. Pour plus d'informations sur les missions, consultez des plateformes spécialisées. Tarss peut également vous aider à trouver des missions adaptées à votre profil.