Data Scientist

Description de l'entreprise
Aventure entrepreneuriale lancée en France en 2004, Voyage Privé est le leader européen de la vente éphémère de voyage en ligne.
Ce qui nous anime : faire voyager nos 56 millions de membres en dénichant des produits haut de gamme au meilleur prix. Nous sommes présents sur neuf marchés et ne comptons pas s’arrêter là
Nos collaborateurs sont ambitieux(se), passionné(e)s, exigeant(e)s ; tous ont un rôle à jouer individuellement et collectivement.
Rejoindre le Groupe Voyage Privé, c’est aussi intégrer un projet collectif où nous œuvrons à renforcer notre ancrage local au service du développement de notre territoire. Nous croyons à la possibilité de changer de trajectoires et de sortir des déterminismes sociaux et économiques. Notre Campus rassemble salariés, sportifs de haut niveau et éducateurs. Chacun apprenant des autres pour développer le meilleur de lui-même et impacter positivement.
En 2021, nous concrétisons nos engagements en devenant entreprise à mission. Avec un objectif. Ensemble, provoquer les possibles.

Description du poste
Voyager te fait rêver et tu souhaites contribuer à réinventer le voyage de demain ?
Si tu cherches un terrain de jeu varié (données clients, marketing, fournisseurs, navigation, CRM, finance, service client et bien d’autres) sur un important volume de données,
Si tu aimes participer à la construction d’une équipe,
Alors rejoins nous en tant que **Data Scientist** au sein d’une équipe data centralisée (regroupant data ingénieurs, ingénieurs BI, data analysts et scientists), à un moment clé de réorganisation où tout peut être optimisé / challengé.
Ton rôle sera d’apporter des leviers de croissance pour notre business, en développant des algorithmes scalables au sein de notre environnement de production, à partir de ta compréhension approfondie du comportement utilisateur, grâce à la réalisation d’études exploratoires.
Tu pourras co-gérer avec les équipes métiers des projets de data-sciences tels que:

- la recommandation de voyages personnalisés,
- les voyages similaires,
- la détection des futurs clients VIPs,
- l’anti-churn pour déterminer si notre client nous est toujours fidèle,
- la sensibilité au prix,
- l’analyse sémantique (NLP) pour améliorer le BOT,
- et bien d’autres sujets

**Concrètement**, ça donne quoi ?**
**De la donnée brute au déploiement des algorithmes en production**:

- Explorer et donner du sens à un volume de données conséquent et varié;
- Formuler des hypothèses sur le problème posé;
- Réaliser des recherches sur l’état de l’art et comparer les derniers algorithmes pouvant être utilisés pour nos cas d'usages;
- Concevoir, implémenter et évaluer de nouvelles techniques et de nouveaux modèles pour résoudre des problèmes business à l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique (machine learning) qui fonctionnent à grande échelle;
- Travailler en étroite collaboration avec les Product Managers, les data ingénieurs, les designers, les ingénieurs front-end et back-end ainsi que les data analystes pour entrainer et déployer des modèles de manière fluide dans notre environnement de production...

**Feedbacks & itérations**
- Gérer vos modèles, services et infrastructure de bout en bout et être en mesure d’investiguer et de résoudre les problèmes de production liés à un service fournis par l’équipe de data scientists;
- Concevoir et analyser les résultats des A/B tests de vos modèles sur le site Web/App mobile pour vérifier vos hypothèses et apprendre des résultats...

**Data excellence**
- Construire de nouveaux outils pour améliorer notre pipeline de data science, de l'exploration à la production, tel qu’un protocole de surveillance;
- Contribuer à la communication interne et externe de l'équipe en créant des articles de blog, des présentations et des démos, en contribuant à des projets open-source, ou encore, en organisant et en participant à des meetups;
On attend de toi que tu sois force de proposition dans l'équipe, qui est toujours à la recherche d'idées nouvelles
**Notre environnement technique et nos langages**:
Tableau, Dataiku DSS, BigQuery, Elasticsearch, ETL interne, Apache Spark on YARN, Google Cloud Storage, Google Cloud Dataproc, Google Cloud Pub/Sub
noSQL, Python et Scala
GitHub/GitLab

Qualifications*
Compétences techniques (Hard Skills) : *
Master en Machine Learning / Data science, mêlant des connaissances mathématiques, statistiques/probabilités et informatique.
1 à 2 ans dans une entreprise digitale en tant que data scientist est fortement apprécié.
Forte expérience en développement Python et SQL / NoSQL. La simplicité et la performance de ton code t’importe et tu as déjà expérimenté un travail collaboratif en utilisant Github/Gitlab ou des outils similaires
Expérience recherchée en « feature engineering », entraînement, évaluation, dép