Data Scientist / ML Engineer Pricing – Freelance - Freelance

Description de l'offre

Dans le cadre d’une ambition forte de transformation de la stratégie de pricing par la donnée et l’intelligence artificielle, nous recherchons un consultant freelance hybride, à la croisée de la Data Science, du ML Engineering et de la vision produit.

L’objectif est de passer d’une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente, prédictive et agile, capable d’équilibrer la rentabilité de l’entreprise avec la perception de valeur des clients.

Au sein d’une équipe Digital Data Pricing, le consultant contribuera à la conception, au développement et à l’industrialisation d’algorithmes et de produits Data destinés à piloter les prix de manière proactive.

Les principaux chantiers porteront sur :

Élasticité prix
Optimisation des algorithmes existants d’élasticité prix, avec un focus important sur la modélisation liée au lancement de nouveaux produits.

Moteur de promotion
Développement d’un algorithme d’optimisation des campagnes promotionnelles afin d’améliorer leur efficacité et leur impact business.

Tarification dynamique
Réalisation d’analyses exploratoires préliminaires et formulation de recommandations pour la construction d’un moteur d’aide à la décision de dynamic pricing développé en interne.

Industrialisation & MLOps
Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation, automatisation des pipelines et amélioration des pratiques Ops.

Agent pricing
Contribution à l’amélioration d’un agent dédié aux sujets pricing.

Monitoring
Mise en place d’un suivi robuste de la performance des modèles, de la qualité des données et de la fiabilité des traitements.

Cette mission offre une opportunité de contribuer à des sujets pricing à fort impact, mêlant modélisation avancée, optimisation business, passage à l’échelle et construction de produits Data stratégiques.

Profil recherché

Nous recherchons un profil autonome, structuré et proactif, capable de naviguer efficacement entre enjeux métier, vision produit et complexité technique.

Le consultant devra disposer d’une solide maîtrise de Python et de l’écosystème Data Science / Machine Learning : Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow et/ou PyTorch.

Une expérience confirmée en ML Engineering et MLOps est attendue, notamment sur la mise en production d’algorithmes à grande échelle, le packaging de modèles, les pratiques CI/CD avec Git, l’industrialisation d’API et l’automatisation de pipelines.

Une bonne pratique des environnements Cloud est nécessaire, idéalement AWS et/ou Databricks. La manipulation de gros volumes de données avec des outils tels que Spark et dbt sera fortement appréciée.

Au-delà des compétences techniques, le profil recherché devra faire preuve d’une vraie posture de Product Ownership : capacité à creuser le besoin métier, clarifier les exigences, challenger les demandes et proposer des solutions concrètes sans attendre un cahier des charges entièrement figé.

Une forte autonomie, un bon leadership technique et la capacité à interagir avec des interlocuteurs variés — équipes Data, Tech et Métier — seront essentiels pour réussir dans cette mission.

Un anglais courant est indispensable.

Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de pricing, d’élasticité prix, de yield management, de dynamic pricing ou d’optimisation de marge constituera un atout majeur.

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