Data Scientist & Analytics Specialist - Freelance - Freelance (H/F)

Fintech SaaS B2B en croissance. L'équipe Data recrute un profil hybride, entre modélisation avancée et analyse décisionnelle, avec un impact direct sur le produit et sur la performance des clients.

Missions

Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués aux transactions (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec)

Modéliser les parcours clients sous forme de graphe pour identifier les comportements atypiques et les leviers de conversion, de risque et de coûts

Créer des algorithmes d'arbitrage pour maximiser la performance et réduire les coûts

Industrialiser les modèles avec les équipes DevOps (MLOps)

Déployer une BI en self-service enrichie par l'IA et garantir la qualité et la gouvernance de la donnée

Concevoir et analyser les KPIs clés, formuler des recommandations actionnables

Répartition : 70 % Data Science et ML, 30 % Analytics Engineering et Business Insights.

Stack

Python, SQL, Looker, GCP, BigQuery, dbt, Git, CI/CD

(si vous n'avez pas toute la liste de compétences, mais que vous avez une expérience en SaaS, vous pouvez postuler)

Profil

4 ans d'expérience minimum en data analytics et data science

Une personne orientée ROI et business, qui juge son travail à l'impact final : chaque modèle, chaque dashboard doit servir une décision ou un résultat mesurable. L'usage de la data au quotidien est attendu, avec une vraie expérience en environnement SaaS.

Maîtrise de Python et SQL, code lisible et maintenable

Expérience solide en modélisation de données et couches sémantiques

Maîtrise de Looker (ou tout autre outil de datavisualisation) et usage de l'IA au quotidien

Bonnes pratiques de développement : Git, CI/CD, documentation

Pédagogie, autonomie, esprit de synthèse, orientation business

Apprécié : connaissance des contraintes fraude, conversion et risque, data engineering, environnement agile

Anglais professionnel à l'écrit et à l'oral

Conditions

Contrat : Freelance, mission jusqu'à 3 ans

Localisation : Lille, jusqu'à 3 jours de remote par semaine

Démarrage : ASAP, début novembre au plus tard