Skiils Data Scientist Senior Forecasting - Finance - Corporate H/F

L'objectif principal est de renforcer la fiabilité des prévisions financières, d'industrialiser les modèles existants et de contribuer à des cas d'usage à forte valeur ajoutée pour les équipes Finance et Contrôle de gestion.

L'environnement est 100% cloud Google Cloud Platform (GCP) avec une forte maturité sur les sujets data, ML et industrialisation.

Une expérience dans le retail / grande distribution est fortement appréciée.

Missions

• Concevoir et développer des modèles de prévision de KPI financiers (CA, marge, coûts, performance)
• Construire des modèles de séries temporelles complexes multi-niveaux (entités, magasins, zones, formats...)
• Intégrer des variables business (promotions, saisonnalité, événements, inflation, effets macro-économiques)
• Utiliser et comparer des approches avancées :
• modèles statistiques (ARIMA, ETS)
• machine learning (XGBoost, LightGBM)
• deep learning et approches hybrides
• Déployer et mettre en production les modèles sur Google Cloud Platform
• Utiliser des outils tels que :
• BigQuery (data warehouse)
• Vertex AI (ML lifecycle)
• Cloud Storage
• Dataflow / Dataproc
• Mettre en place des pipelines MLOps industrialisés (CI/CD, monitoring, versioning, drift detection)
• Collaborer directement avec les équipes Finance, Contrôle de gestion et Corporate
• Traduire les besoins métiers en problématiques data avancées
• Restituer les résultats auprès d'interlocuteurs non techniques et directions métiers
• Contribuer à la prise de décision via des modèles prédictifs fiables
• Optimiser les modèles existants de forecasting
• Suivre les performances (MAPE, RMSE, biais de prévision)
• Mettre en place des systèmes de monitoring et alerting sur la qualité des prévisions
• Industrialiser les bonnes pratiques data science

Cloud : Google Cloud Platform (GCP)

• Data : BigQuery, SQL avancé
• Data Science : Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
• Machine Learning : XGBoost, LightGBM, Prophet, TensorFlow (selon cas)
• MLOps : Vertex AI, Airflow, Docker, CI/CD
• BI / DataViz : Looker / outils de reporting, Profil recherché7 ans d'expérience minimum en Data ScienceForte expertise en forecasting / séries temporellesMaîtrise avancée de Python et SQLExpérience confirmée sur GCP (Vertex AI / BigQuery) fortement appréciéeExpérience en industrialisation de modèles (MLOps)Bonne compréhension des enjeux Finance / Corporate / pilotage de la performanceExpérience sur des problématiques de prévision budgétaire, CA ou retailUne expérience en grande distribution / retail est un plus importantCapacité à relier enjeux business et modèles data complexesAutonomie et forte capacité d'ownershipCapacité à structurer des sujets complexes et multi-équipesExcellente communication avec des interlocuteurs non techniquesEsprit orienté impact, produit et performance, 1. 7 ans d'expérience minimum en Data Science

2. Forte expertise en forecasting / séries temporelles
3. Maîtrise avancée de Python et SQL
4. Expérience confirmée sur GCP (Vertex AI / BigQuery) fortement appréciée
5. Expérience en industrialisation de modèles (MLOps)
6. Bonne compréhension des enjeux Finance / Corporate / pilotage de la performance
7. Expérience sur des problématiques de prévision budgétaire, CA ou retail
8. Une expérience en grande distribution / retail est un plus important
9. Capacité à relier enjeux business et modèles data complexes
10. Autonomie et forte capacité d'ownership
11. Capacité à structurer des sujets complexes et multi-équipes
12. Excellente communication avec des interlocuteurs non techniques
13. Esprit orienté impact, produit et performance

EUR

Prévision budgétaire Machine learning Google cloud platform SQL Python Autonomie Visualisation de données TensorFlow Statistiques Docker

TJM : jusqu'à 600€ max

• Démarrage : ASAP
• Mission longue durée (renouvelable selon contexte)

Au sein d'une organisation data centrale dédiée aux fonctions Finance et Corporate, les équipes développent des solutions data visant à améliorer le pilotage financier et la performance globale.