Machine learning • lille 59
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Dans le cadre d’un projet pour un acteur du retail, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer spécialisé en pricing afin de contribuer à l’évolution d’un moteur de prévision des ventes et d’analyse de l’élasticité prix.
L’objectif est d’améliorer la précision des prévisions, de mieux mesurer l’impact des variations de prix sur les ventes et de développer des modèles permettant d’évaluer les interactions entre produits.
Concevoir, développer et améliorer des modèles de Machine Learning appliqués à la prévision des ventes.
Modéliser l’élasticité prix afin de mesurer l’impact des variations tarifaires sur les volumes vendus.
Analyser les données de vente, de prix et les facteurs pouvant influencer la demande.
Évaluer la performance des modèles et proposer des axes d’amélioration à partir de métriques statistiques.
Contribuer à la simulation de scénarios de pricing et à l’analyse des effets de cannibalisation entre produits.
Participer à l’industrialisation des modèles et à leur intégration dans les pipelines de données.
Collaborer avec les équipes Data Engineering pour assurer la qualité, la fiabilité et la mise à disposition des données.
Langages : Python, SQL
Machine Learning : LightGBM, modèles de prévision et méthodes statistiques
Cloud & Data : GCP, BigQuery, Vertex AI
Outils complémentaires : dbt, Git et pratiques CI/CD
Une expérience avec ZenML ou des outils similaires de gestion du cycle de vie des modèles constitue un plus.
Vous interviendrez sur un projet concret à forte dimension métier, au croisement de la Data Science, du Machine Learning et des enjeux de pricing, avec des problématiques de prévision des ventes et d’optimisation de la performance commerciale.
Vous souhaitez mettre votre expertise Data Science au service de problématiques pricing à fort impact ? Nous serions ravis d’échanger avec vous.
Expérience significative en Data Science / Machine Learning, idéalement dans le retail, le pricing ou la grande distribution.
Maîtrise de Python et des principales bibliothèques de Machine Learning.
Expérience en modélisation statistique, prévision de séries temporelles et évaluation de modèles.
Bonne compréhension des problématiques d’élasticité prix, de prévision de la demande ou d’optimisation tarifaire.
Maîtrise de SQL et expérience dans la manipulation de volumes importants de données.
