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 scikitlearn à lille-ou-paris
Le marché des missions freelance scikitlearn à lille-ou-paris est dynamique, avec une mission actuellement active. Cette mission de Data Scientist Supply Chain nécessite des compétences en développement et déploiement de modèles de prévision de la demande. Les freelances doivent être capables d'optimiser les stocks en utilisant des techniques de Machine Learning et d'industrialiser des pipelines ML en environnement de production. La collaboration avec des équipes Agile est également un aspect essentiel de cette mission.
Profils et compétences recherchés
Les compétences recherchées pour les missions scikitlearn à lille-ou-paris incluent une expertise en Machine Learning et Python, ainsi qu'une expérience en forecasting et en modèles en production. La connaissance du domaine de la Supply Chain est un atout apprécié. Les candidats doivent également être familiers avec des outils et technologies tels que Spark, TensorFlow/PyTorch, Databricks, AWS, GCP, MLflow, Airflow, Docker, et GitHub Actions.
Comment décrocher une mission scikitlearn freelance à lille-ou-paris
Pour décrocher une mission scikitlearn 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 réalisations dans le domaine du Machine Learning. Répondez rapidement aux offres et montrez votre capacité à travailler en équipe Agile. Enfin, n'oubliez pas d'explorer des plateformes comme Tarss pour trouver d'autres opportunités.