Data Scientist Senior avec plus de 8 ans d'expérience dans la conception et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique à forte valeur ajoutée. Intervenant en mode consultant via portage salarial, j'accompagne les entreprises dans leur transformation data : de la définition de la stratégie analytique jusqu'à la mise en production de modèles prédictifs et de systèmes de recommandation. Habitué à travailler en autonomie au sein d'équipes techniques pluridisciplinaires, je m'adapte rapidement aux contextes métiers variés (retail, finance, santé, industrie).

Machine Learning & IA : modélisation supervisée/non supervisée, deep learning, NLP, séries temporelles, détection d'anomalies

Data Engineering : pipelines ETL/ELT, traitement de données massives (Spark, Hadoop), architecture lakehouse

MLOps : mise en production de modèles (MLflow, Docker, Kubernetes), monitoring et dérive de modèles

Langages & outils : Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost), SQL, R, dbt

Cloud : AWS (SageMaker, S3, Lambda), GCP (BigQuery, Vertex AI), Azure ML

Visualisation & restitution : Tableau, Power BI, Streamlit, communication vulgarisée auprès des métiers

Domaines d'intervention

Audit et cadrage de projets data (expression de besoin, faisabilité, ROI estimé)

Construction et entraînement de modèles prédictifs et de scoring

Développement de pipelines de données et d'ingestion temps réel

Mise en place de gouvernance et de qualité des données

Accompagnement et montée en compétences des équipes internes

Analyse exploratoire et valorisation de données non structurées (texte, image)

Expériences représentatives

Développement d'un moteur de recommandation produit pour un acteur e-commerce (uplift de +12% sur le panier moyen)

Modèle de détection de fraude temps réel pour un établissement bancaire (réduction de 35% des faux positifs)

Prédiction de churn client pour un opérateur télécom avec pipeline ML end-to-end en production

Mise en place d'une solution de NLP pour la classification automatique de tickets support (traitement de 50 000 tickets/mois)

Formation

Diplômé d'une Grande École d'Ingénieurs ou d'un Master Spécialisé en Statistiques, Informatique ou Data Science (Bac+5).

Modalités d'intervention

Disponible en mission via portage salarial —  full remote, déplacements possibles selon les projets. Durée d'intervention flexible : mission courte (quelques semaines) ou longue durée (12+ mois).