Un scientifique des données qui construit des modèles prédictifs utiles et mesurables, de la formulation du problème jusqu'au modèle suivi en production, et qui intègre l'IA générative dans sa pratique sans renoncer à la rigueur statistique. Nous vous présentons 1 ou 2 profils évalués en moins de 48h.
Par Hugo Brisset · Mis à jour le
Le Data Scientist conçoit des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour prévoir, classer, détecter ou recommander : prévision de la demande, score d'attrition, détection de fraude, tarification, maintenance prédictive. Il formule le problème avec les métiers, explore les données, construit les variables, entraîne et compare les modèles en Python avec scikit-learn, XGBoost, PyTorch ou TensorFlow, parfois en R, puis mesure leur valeur réelle.
Un modèle n'a d'intérêt que s'il est utilisé. Le Data Scientist travaille donc de plus en plus avec les outils de MLOps : suivi des expériences avec MLflow, entraînement et déploiement sur Databricks, Azure Machine Learning, Amazon SageMaker ou Vertex AI, surveillance de la dérive des données et des performances. Jupyter reste son espace d'exploration, mais le code qui part en production suit les pratiques de l'ingénierie logicielle.
Ce profil se distingue du Data Scientist spécialisé en IA générative, que nous rattachons au métier IA : ce dernier travaille sur les grands modèles de langage, la recherche augmentée et l'évaluation de systèmes génératifs. Le Data Scientist généraliste reste centré sur l'apprentissage automatique classique et les données tabulaires, mais il utilise l'IA au quotidien pour coder, explorer et documenter plus vite. Un modèle généré sans rigueur peut sembler performant et se révéler faux en production : fuite de données, mauvais découpage, métrique inadaptée. C'est cette exigence que nous évaluons.
Les besoins les plus fréquents pour lesquels nos clients font appel à ce profil.
Prévision de ventes ou de charge, score d'attrition ou d'appétence, détection d'anomalies ou de fraude : cadrage, préparation des données, modélisation, choix des métriques et validation avec les métiers.
Industrialisation du code, suivi des expériences avec MLflow, déploiement en batch ou en API, intégration avec les équipes data engineering et DevOps, documentation du modèle.
Suivi de la dérive des données et des performances, réentraînement, analyse des erreurs, audit de modèles hérités dont plus personne ne maîtrise le fonctionnement.
Conception d'expérimentations et de tests A/B, inférence causale, estimation de l'effet d'une campagne, d'une évolution tarifaire ou d'un changement de processus.
Recommandation, allocation de ressources, optimisation de prix ou de stocks, en combinant modèles prédictifs et règles métier, avec une évaluation de la valeur créée.
Interprétabilité des modèles, analyse des biais, documentation pour les équipes conformité, préparation aux exigences de l'AI Act pour les systèmes concernés.
Les technologies qui reviennent le plus dans les besoins de nos clients.
Ce qui nous distingue
Après une préqualification de 5 à 10 minutes, chaque freelance passe un entretien technique et comportemental mené par un ingénieur, en partie en partage d'écran. Nous voulons voir comment il travaille réellement, pas l'entendre le raconter.
Quels assistants il utilise dans ses notebooks et son code, sur quelles tâches (exploration, préparation des données, tests, documentation), et quelles limites il a rencontrées. Nous attendons des exemples précis.
Comment il détecte une fuite de données, un découpage d'échantillons incorrect ou une métrique inadaptée dans un code proposé par l'IA. Un bon Data Scientist sait pourquoi un modèle trop performant doit éveiller le soupçon.
Un Skill, un Subagent ou un serveur MCP pour explorer un jeu de données, lancer et comparer des expériences ou produire la documentation d'un modèle, et la manière dont il l'a fait évoluer.
Sa capacité à dire quand un modèle de langage apporte une vraie valeur et quand un modèle classique, moins coûteux et plus explicable, reste le meilleur choix.
Sans pratique de l'IA illustrée et démontrée, nous ne donnons pas suite.
Tarifs
Ces montants sont des estimations du TJM constaté sur le marché freelance français, hors taxes. Nous communiquons le TJM exact avec les profils, sous 48h.
TJM moyen constaté sur le marché
640 €
Fourchette : 520 € à 780 € HT par jour
| Niveau | TJM marché HT | À savoir |
|---|---|---|
| ConfirméModélisation et analyse sur des cas d'usage cadrés, avec un appui sur l'industrialisation. | 560 € | |
| SeniorCadrage avec les métiers, modèles en production et suivi de leur performance. | 650 € | |
| ExpertExpertise pointue (séries temporelles, optimisation, inférence causale), MLOps et encadrement d'équipe. | 740 € |
Source : Estimation de marché établie en octobre 2026 à partir de baromètres publics de TJM freelance en France. Ce ne sont pas des montants facturés par Top Profil. · TJMètre, baromètre TJM Data 2026 · Free-Work, TJM Data scientist · Freelance Solution, baromètre TJM freelance 2026
FAQ
Sur le marché freelance français, un Data Scientist confirmé à expert facture le plus souvent entre 520 et 780 € hors taxes par jour, autour de 640 € en moyenne. Les profils qui maîtrisent le MLOps ou une expertise pointue se situent dans le haut de la fourchette. Nous communiquons le TJM exact avec les profils présentés.
Le Data Scientist généraliste construit des modèles d'apprentissage automatique sur des données structurées : prévision, classification, détection d'anomalies. Le Data Scientist IA générative travaille sur les grands modèles de langage, la recherche augmentée et l'évaluation de leurs réponses. Si votre besoin porte sur un assistant ou un agent, orientez‑vous vers ce second profil, rattaché à notre métier IA.
Lorsque vous avez une décision répétée à améliorer, des données historiques suffisantes et une façon de mesurer le gain. Si vos données sont encore dispersées ou peu fiables, commencez plutôt par un Data Engineer ou un Data Analyst. Nous pouvons vous aider à qualifier ce point lors du premier échange.
Des bases statistiques solides, la maîtrise de Python et des principales bibliothèques d'apprentissage automatique, une méthode de validation rigoureuse et une expérience de la mise en production. La capacité à expliquer un modèle aux métiers compte autant. Nous vérifions ces points en entretien, en partie en partage d'écran.
Oui, notamment pour une preuve de concept, l'audit d'un modèle existant ou l'accompagnement d'une équipe interne. La construction et l'industrialisation d'un modèle demandent en général un temps plein. Nous définissons le rythme avec vous dès le premier échange.
Python domine très largement les projets d'entreprise, en particulier lorsqu'un modèle doit partir en production. R reste apprécié en biostatistique, en actuariat et dans certains services d'études, pour la richesse de ses bibliothèques statistiques. Nous précisons ce point avec vous si votre environnement l'utilise.
Technologies : Python
Fiche rédigée par Hugo Brisset, cofondateur de Top Profil.
Publiée le , mise à jour le .
Échangeons 30 minutes sur votre besoin. Nous vous présentons des profils évalués en moins de 48h.
