Data Scientist / ML Engineer – Prévision de la demande & Pricing F/H Recruteur partenaire

Lieu : Lille (59)
Démarrage : 09/11/2026
Télétravail : 3 jours par semaine

Contexte

Nous recherchons un Data Scientist / ML Engineer pour accompagner le client dans l'amélioration de ses modèles de mesure des impacts des changements de prix.

Le moteur actuel prédit la demande et simule les scénarios tarifaires produit par produit. L'objectif est de le faire évoluer vers une simulation multi-produits, capable de mesurer les effets directs sur les ventes, les transferts de volumes entre références et les ventes complémentaires générées. La solution s'inscrit dans un déploiement multi-pays, avec une architecture modulaire et paramétrable.

Vos missions

Améliorer la prévision de la demande et l'élasticité prix directe :

• Enrichir les données d'apprentissage sous dbt / SQL (prix, positionnement concurrentiel et interne, historique des ventes, ruptures de stock, calendrier commercial, promotions, cycle de vie produit)
• Faire évoluer les modèles Python / LightGBM pour mieux mesurer la réponse des volumes aux variations de prix
• Différencier le traitement des produits à forte rotation et des produits à ventes intermittentes
• Distinguer les simulations de prix courants des scénarios promotionnels

Modéliser la cross-élasticité et la cannibalisation :

• Comparer les approches de rapprochement des produits (knowledge graph, algorithme de proximité produit) et formaliser une recommandation
• Construire les variables d'écarts et de ratios tarifaires entre marques nationales, marques propres et premiers prix
• Adapter le moteur de simulation pour prédire les transferts de volumes entre produits substituables

Quantifier les ventes complémentaires (effet halo) :

• Exploiter les liens entre produits moteurs et accessoires à partir du knowledge graph et des règles métier
• Développer un module de post-traitement calculant les volumes induits
• Intégrer ces résultats à la restitution des simulations

Industrialiser et fiabiliser la solution :

• Orchestrer les pipelines ML avec ZenML et les exécuter sur GCP Vertex AI
• Assurer la qualité du code, les tests unitaires, les standards CI/CD et le versionnage dans le registre MLOps
• Sécuriser le déploiement multi-pays et prévenir les régressions

• Expérience confirmée en data science et en industrialisation de modèles de machine learning
• Solides compétences en Python, SQL, LightGBM et feature engineering
• Expérience en prévision de la demande, élasticité prix ou modélisation du pricing, idéalement dans le retail
• Maîtrise de GCP, BigQuery, dbt et des pratiques MLOps
• Capacité à traiter des séries de ventes à forte rotation comme des ventes intermittentes
• Une expérience des knowledge graphs ou des relations de substitution / complémentarité entre produits serait appréciée
• Capacité à traduire les enjeux métier en modèles exploitables et à collaborer avec les équipes data, pricing et métier

Environnement technique : Python, LightGBM, SQL, dbt, GCP, BigQuery, Vertex AI, ZenML, Knowledge Graph, CI/CD

Langues : français et anglais courants (contexte international)

De nombreux acteurs IT font aujourd'hui face aux mêmes enjeux : renforcer rapidement leurs équipes tout en sécurisant leurs capacités de delivery sur des projets stratégiques.

Dans ce contexte, WG Consulting accompagne différents environnements grands comptes à travers trois pôles complémentaires :

1. Pôle IT & Digital
   • Infrastructures, cybersécurité, cloud et DevOps avec des profils immédiatement opérationnels mobilisables en régie ou assistance technique.
2. Solutions Crédit & Financement (EKIP / CASSIOPAE)
   • Intervention sur les environnements bancaires et métiers associés.
3. Supervision & Support opérationnel
   • Suivi, monitoring et continuité de service des environnements critiques.