Data Scientist

Le Data Scientist pourra intervenir sur des sujets clés qui peuvent impacter les différentes activités du groupe : prédiction du churn, optimisation des campagnes marketing et promotionnelles, analyse du parcours client, recommandation de produits, anticipation de la demande, activation d?audiences,...
Il travaillera en étroite collaboration avec les membres des équipes produit afin de comprendre au mieux les enjeux métiers, commerciaux et/ou opérationnels ainsi qu?avec les Data Engineers de l?équipe Tech afin d?identifier et exploiter les sources et flux de données pertinents.
Dans le cadre des projets menés, il interviendra sur les différentes étapes clés, y compris:

- La compréhension des besoins et des enjeux identifiés et leur traduction en une problématique de data science lorsque c?est pertinent.
- L?identification, l?exploration et la préparation de données.
- L?identification des algorithmes pertinents
- L?entrainement, l?optimisation, l?interprétation et le déploiement de modèles de Machine Learning le cas échéant
- La conception d?A/B Tests et d?outils permettant de piloter la performance des modèles et de mesurer leur impact en s?appuyant sur des KPIs pertinents.
- La présentation de la démarche et des résultats aux différentes parties prenantes.

LivrablesAnalyses de données
Modèles statistiques et machine learning
Résultats des modèles

Compétences
- Modélisation statistique et Machine Learning
- Maitrise de Python et des librairies de data science courantes (Pandas, Scikit-learn, XGBoost,..)
- Maitrise de SQL et Git
- Connaissance de l?environnement cloud GCP
- Outil de visualisation de données (PowerBI, Looker Studio, etc.)
- Très bon niveau de communication et d?autonomie ainsi qu?une bonne force de proposition et une capacité à prendre des initiatives
- La connaissance du monde Retail sera un plus

Le Data Scientist pourra intervenir sur des sujets clés qui peuvent impacter les différentes activités du groupe : prédiction du churn, optimisation des campagnes marketing et promotionnelles, analyse du parcours client, recommandation de produits, anticipation de la demande, activation d?audiences,...
Il travaillera en étroite collaboration avec les membres des équipes produit afin de comprendre au mieux les enjeux métiers, commerciaux et/ou opérationnels ainsi qu?avec les Data Engineers de l?équipe Tech afin d?identifier et exploiter les sources et flux de données pertinents.
Dans le cadre des projets menés, il interviendra sur les différentes étapes clés, y compris:

- La compréhension des besoins et des enjeux identifiés et leur traduction en une problématique de data science lorsque c?est pertinent.
- L?identification, l?exploration et la préparation de données.
- L?identification des algorithmes pertinents
- L?entrainement, l?optimisation, l?interprétation et le déploiement de modèles de Machine Learning le cas échéant
- La conception d?A/B Tests et d?outils permettant de piloter la performance des modèles et de mesurer leur impact en s?appuyant sur des KPIs pertinents.
- La présentation de la démarche et des résultats aux différentes parties prenantes.

LivrablesAnalyses de données
Modèles statistiques et machine learning
Résultats des modèles

Compétences
- Modélisation statistique et Machine Learning
- Maitrise de Python et des librairies de data science courantes (Pandas, Scikit-learn, XGBoost,..)
- Maitrise de SQL et Git
- Connaissance de l?environnement cloud GCP
- Outil de visualisation de données (PowerBI, Looker Studio, etc.)
- Très bon niveau de communication et d?autonomie ainsi qu?une bonne force de proposition et une capacité à prendre des initiatives
- La connaissance du monde Retail sera un plus