Recrutement Skiils

Data Scientist - Prévision de la Demande - Time Series H/F - Skiils

  • Massy - 91
  • Indépendant
  • Skiils
Publié le 8 octobre 2026
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Les missions du poste


Le besoin

Nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe Data/AI pluridisciplinaire et intervenir sur des problématiques de prévision de la demande et d'optimisation Supply Chain.

L'objectif sera de concevoir et industrialiser des modèles permettant d'améliorer la prévision des besoins, d'optimiser les stocks et les flux logistiques et de mieux anticiper les variations de la demande.

Vos missions

  • Échanger avec les équipes métier pour cadrer les besoins et comprendre les contraintes opérationnelles

  • Analyser de grands volumes de données historiques : saisonnalité, tendances, promotions, événements exogènes

  • Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de prévision de séries temporelles

  • Définir et suivre des métriques d'évaluation adaptées

  • Industrialiser et déployer les pipelines de modélisation dans un environnement Cloud GCP

  • Travailler en collaboration avec les Data Engineers pour la mise en production

  • Assurer l'explicabilité des modèles et faciliter leur adoption par les équipes métier

  • Participer à l'amélioration continue des modèles et applications existants

Le profil recherché

Profil recherché

  • Solide expérience en prévision de séries temporelles

  • Très bonne maîtrise de Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn

  • Maîtrise de SQL avancé sur de gros volumes de données

  • Expérience dans la conception de code propre, modulaire, testé et versionné

  • Expérience d'intégration de modèles dans des pipelines de production automatisés

  • Machine Learning : Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch

  • GCP ou autre environnement Cloud

  • Airflow / orchestration de pipelines

  • Git & CI/CD

  • Versioning des données et des modèles

  • Data visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly

  • Bases de données relationnelles et/ou NoSQL

  • Observabilité et monitoring des modèles

  • Bonnes pratiques de développement : SOLID, YAGNI, tests, Sonar

  • Expérience sur l'ensemble du cycle de vie logiciel : conception développement production run

  • Méthodes Agile / Scrum

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