Mission freelance data scientist à Marseille (2026)

CMA CGM a massivement renforcé sa DSI et ses capacités data ces dernières années, ce qui crée des opportunités pour les data scientists freelances. Les projets portent sur plusieurs sujets stratégiques. L'optimisation des routes maritimes : algorithmes combinant des modèles de prévision météo-marine (vents, courants, état de la mer) avec des modèles d'optimisation économique (vitesse optimale en fonction du prix du fuel, réduction de la consommation carburant et des émissions CO2 de la flotte). La prédiction des délais de livraison : modèles ML combinant les données historiques de transits port-à-port, les conditions météo, les congestions portuaires et les données de tracking temps réel des conteneurs. La détection d'anomalies : alertes précoces sur les conteneurs réfrigérés (reefer) dont les paramètres de température sortent des normes, ou sur les retards anormaux dans la chaîne logistique. Ces missions requièrent une familiarité avec les données spécifiques du shipping (formats EDI, AIS, données de planning de navires) et une capacité à travailler avec des données hétérogènes de qualité variable.

Le programme SmartPort du Grand Port Maritime de Marseille génère des projets de data science concrets. Les chantiers portent sur la prédiction et l'optimisation des temps d'escale (modèles de régression sur les données historiques d'escales intégrant le type de navire, le type de marchandise, les ressources quai disponibles et les conditions météo pour prédire les durées et optimiser la planification des ressources humaines et matérielles), la détection d'anomalies dans les flux de marchandises (identification de conteneurs dont le comportement de transit est statistiquement anormal — utile pour la détection des risques douaniers et de sécurité), et la maintenance prédictive des grues et équipements portuaires (modèles sur données vibratoires et de consommation électrique). Ces projets requièrent une maîtrise des modèles de séries temporelles (LSTM, Prophet, modèles hybrides) et une connaissance des données atypiques du secteur portuaire (format AIS pour les données de mouvements de navires, données météo-marines).

TotalEnergies Méditerranée déploie progressivement des projets de machine learning pour ses opérations. Les besoins portent principalement sur la maintenance prédictive des équipements de raffinage : modèles de détection d'anomalies sur les données vibratoires des compresseurs et des turbines (Autoencoder LSTM ou Isolation Forest calibré sur les patterns de défaillance historiques), modèles de prédiction de la durée de vie résiduelle des échangeurs thermiques, et algorithmes d'optimisation de la fréquence des maintenances préventives (réduction du nombre d'arrêts non planifiés). Ces missions requièrent une maîtrise des modèles de séries temporelles et une compréhension du contexte industriel pétrolier (architecture OSIsoft PI pour les données de process, protocoles OPC-UA, contraintes de sécurité des systèmes). Ce sont des profils hybrides data science + connaissance industrielle OT qui sont recherchés — un positionnement rare mais très bien rémunéré.

Avec BinchamTalent, votre dossier est visible directement par les Heads of Data, CDO et CTO qui lancent des projets data science, sans intermédiaire commercial. Vous négociez votre TJM en direct — sans marge d'ESN prélevée (typiquement 20-40 % du TJM facturé au client final). Le contrat est signé en direct avec l'entreprise cliente. BinchamTalent vérifie les recruteurs et leur sérieux, mais n'intervient pas dans la relation contractuelle une fois la mise en contact établie. En pratique, cela se traduit par une rémunération nette plus élevée pour des missions équivalentes, et une relation directe avec les équipes data — vous évitez les commerciaux d'ESN qui résument votre profil en quelques lignes et vous font parfois passer pour une ressource générique au lieu d'un expert spécialisé.

Oui, la data science est l'une des spécialités tech où le full remote est le plus normalisé. Les livrables — modèles ML, notebooks documentés, APIs de scoring, rapports d'expérimentation — sont intégralement numériques et compatibles avec le travail à distance. En 2026, environ 65 à 70 % des missions freelance data science proposent le remote complet ou un hybride (1 jour sur site par semaine pour les réunions stratégiques et les ateliers métier). Les rares missions qui imposent du présentiel intensif concernent des projets sensibles (données de défense classifiées, données de santé très strictement encadrées) ou des phases de démarrage de mission nécessitant une immersion dans l'environnement technique et métier du client. BinchamTalent indique clairement pour chaque mise en contact les conditions de travail attendues par le recruteur, afin que vous n'ayez pas de mauvaise surprise une fois la discussion engagée.