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Data Scientist - Média

CDI
Paris
Salaire : Non spécifié
Télétravail total
Expérience : > 4 ans
Éducation : > Bac +5 / Doctorat

Admo tv
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

La/le Data Scientist viendra renforcer une équipe de recherche & développement déjà formée et multi-rôles. Elle est composée de développeurs seniors (python et web) ainsi que de data scientists juniors qu’il faudra encadrer. Vous serez amené à travailler sur des projets de recherche et de développement centrés sur des technologies de machine learning et de systèmes prédictifs en collaboration directe avec les scientifiques et développeurs de l’équipe. Le tout en fonctionnant dans une équipe SCRUM Agile de 6 personnes.

Missions principales:

  • Prendre en charge les sujets liés à la prédiction de l’impact des médias sur les KPI de nos clients
  • Améliorer les techniques d’Admo sur les sujets de data science
  • Définir des opportunités d’étude et développement en se basant sur les données existantes
  • Concevoir, développer et évaluer les modèles imaginés
  • Réaliser une veille technologique et scientifique

Profil recherché

La/le candidat(e) idéal(e) sera avant tout extrêmement motivé(e) par le fait de rejoindre une startup en pleine croissance et de participer à cette aventure. Vous êtes issu d’une formation d’un niveau Bac+5 ou Doctorat, et avez minimum 5 ans d’expérience dans une équipe R&D travaillant sur des sujets d’IA, de machine learning ou d’économétrie, ou vous avez déjà travaillé dans une équipe de data science lié à l’analyse des médias. Vous êtes curieux et « scientifique convaincu », à l’aise avec les statistiques, les grosses bases de données et souhaitez évoluer dans le monde de l’analytics.

Compétences requises

  • Excellente connaissance des systèmes prédictifs de type économétrie, séries temporelles et statistiques
  • Maitrise des librairies python de machine learning (Sklearn / Pandas / Numpy / tensor flow / pyTorch)
  • A l’aise avec la science autour des méthodes de classification (Neural Networks, Kmeans, Random forest, Decision tree, SVM, ACP, …)
  • A l’aise avec l’apprentissage supervisé / non suppervisé
  • Le fait d’avoir travaillé sur de l’attribution / contribution publicitaire et/ou de l’analyse comportementale des consommateurs est définitivement un plus
  • Autonome, doté d’un bon relationnel

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