Mission freelance data scientist à Nice (2026)

Amadeus IT Group fait régulièrement appel à des data scientists freelances pour des chantiers spécifiques, constituant l'un des clients les plus intéressants techniquement de la région. Les missions portent sur plusieurs domaines. Le revenue management et la tarification dynamique : amélioration des modèles de tarification des billets d'avion et des chambres d'hôtel (optimisation de yield management par reinforcement learning ou modèles d'apprentissage par renforcement adaptatifs, modèles de prévision de la demande à court terme pour les systèmes de contrôle d'inventaire). La personnalisation et le ranking : amélioration des algorithmes de tri des résultats de recherche de vols et d'hôtels (learning-to-rank avec LambdaMART, architectures two-tower pour la personnalisation contextuelle), et systèmes de recommandation d'activités et d'expériences de voyage (collaborative filtering, content-based filtering). Le NLP et l'IA générative : traitements de langage naturel pour l'extraction d'informations depuis des descriptions d'hôtels multilingues, modèles de génération de descriptions de voyages, et agents conversationnels pour le support client. La plateforme ML d'Amadeus est parmi les plus sophistiquées d'Europe — les profils attendus sont confirmés à senior.

Oui, l'écosystème deeptech de Sophia-Antipolis génère des missions data science intéressantes. Ces startups IA, cybersécurité et IoT ont des besoins ML spécifiques à leur domaine. En cybersécurité (Thales Digital Security, startups IA de sécurité) : modèles de détection comportementale d'anomalies, NLP pour l'analyse de flux de logs, ML pour la prédiction de vulnérabilités. En computer vision et perception (startups robotique, véhicules autonomes en développement) : architectures de détection d'objets (YOLO, Deformable DETR), segmentation sémantique et d'instance, fusion de données multi-capteurs. En IA générative (startups LLM spécialisés pour des verticaux métier) : fine-tuning de LLM open source (Mistral, Llama) sur des domaines spécialisés, construction d'architectures RAG pour des bases documentaires d'entreprise, évaluation et amélioration de la qualité des LLM déployés. Ces missions sont généralement courtes (1 à 3 mois), très techniques, et offrent souvent des BSPCE pour aligner les intérêts. La qualité de vie exceptionnelle de la Côte d'Azur est un bonus non négligeable.

Amadeus est au cœur des systèmes de revenue management des compagnies aériennes mondiales, et le machine learning y joue un rôle croissant. Les systèmes de tarification dynamique (Dynamic Pricing) des compagnies qui utilisent la plateforme Amadeus combinent des modèles statistiques classiques (EMSR — Expected Marginal Seat Revenue) avec des couches ML pour affiner les prévisions. Les modèles de prévision de la demande de vols — qui alimentent les décisions de pricing — utilisent des séries temporelles avec features externes (saisonnalité, événements, concurrence tarifaire, disponibilité des avions). Les systèmes de recommandation de prix en temps réel (Real-Time Pricing) nécessitent des modèles qui s'exécutent en quelques millisecondes — des contraintes qui orientent vers des architectures de scoring très légères. Les data scientists freelances intervenant sur des missions Amadeus Nice/Sophia-Antipolis travaillent souvent sur la modernisation de ces modèles : passage de modèles règles-métier à des approches ML, mise en place de frameworks d'A/B testing pour les algorithmes de pricing, et déploiement MLOps de modèles dans les environnements transactionnels critiques d'Amadeus.