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Data scientist - supply chain freelance

Les Ulis
Indépendant
JR France
Data Scientist
De 80 000 € à 100 000 € par an
Publiée le 9 juin
Description de l'offre

Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Scientist - Supply Chain" pour un client dans le secteur du retail

En tant que Data Scientist au sein de l’équipe Data Supply Chain, vous serez responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions Machine Learning et d’optimisation avancée sur des problématiques critiques de Supply Chain.

* Concevoir et déployer des modèles ML et d’optimisation pour répondre à des problématiques métier (stocks, dispatch, prévisions, etc.)
* Traduire les enjeux métier en problématiques data science claires et pertinentes
* Collaborer étroitement avec les équipes métier, produit et utilisateurs finaux
* Industrialiser et maintenir des modèles robustes, scalables et fiables
* Communiquer les résultats de manière pédagogique et impactante (data storytelling)
* Assurer une veille technologique active sur les sujets IA/ML et supply chain

? Stack Technique & Outils

* Python (indispensable) – utilisation experte des librairies data science & optimisation
* Machine Learning : prévision, optimisation sous contrainte – niveau expert
* Cloud : DataBricks, AWS, SageMaker – niveau confirmé
* Outils de collaboration avec les équipes produit et métiers

? Profil Recherché

* Expérience significative en mise en production de modèles ML à fort impact business
* Expérience dans des projets industriels ou logistiques (grande distribution, retail, e-commerce, manufacturing…)
* Fortes compétences en gestion de cycle de vie produit data
* Excellentes qualités de communication et de vulgarisation de concepts complexes
* Méthodologie rigoureuse et esprit analytique
* Capacité à évoluer dans un environnement agile et collaboratif

? Atouts complémentaires

* Expérience en supply chain : gestion de stock, inventaire, prévisions temporelles
* Capacité à communiquer efficacement avec les parties prenantes non techniques
* Aisance dans l’explication pédagogique de résultats data auprès de différents publics
#J-18808-Ljbffr

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