👉🏼 Tes missions :

En tant que Data Scientist senior, tu joueras un rôle essentiel dans l’amélioration et l’optimisation de la chaîne de valeur des Directions Marketing et Opérationnelle.

Tu seras responsable de la mise en place de solutions de data science pour répondre à des enjeux de développement de la performance de l’entreprise et pourras travailler sur des projets tels que MMO (Marketing Mix Optimization), scores et segmentation comportements clients, modélisation LTV (Lifetime Value)… De plus, tu seras chargé de superviser et d’améliorer le modèle de prévision des ventes, de concevoir des algorithmes d’optimisation de gestion de stock, de déployer un moteur de recommandations….

La collaboration avec d’autres membres de l’équipe data pour partager des connaissances, des compétences et des meilleures pratiques sera également essentielle pour réussir dans ce rôle.

Responsabilités principales :

1. Être force de proposition pour l’application de la data science afin d’améliorer les chaînes de valeur marketing et opérationnelle.

2. Superviser, faire évoluer et suivre le modèle de prévisions de vente.

3. Développer des algorithmes adaptés et les déployer en production

4. Collaborer étroitement avec les autres membres de l’équipe data pour partager les connaissances, les compétences et les bonnes pratiques.

👥 Tu es la personne qu’on cherche si :

• Tu as un diplôme en informatique, statistiques, mathématiques ou sciences des données

• Une première expérience significative en tant que Data Scientist

• Tu as la capacité démontrée à travailler de manière autonome sur des projets complexes de data science et à les mener à bien

• Tu as d’excellentes compétences en communication pour présenter les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes non techniques.

Maîtrise des outils :

1. Maîtrise du langage Python et des librairies couramment utilisées dans le domaine de la data science, telles que pandas, scikit-learn, scipy, xgboost, tensorflow, etc.

2. Bilingue en SQL.

3. Solides connaissances des différents algorithmes de Machine Learning pour résoudre des problèmes tels que la classification, la régression, la segmentation, etc.

4. Expérience préalable dans un environnement Cloud, avec la capacité de travailler avec des outils cloud tels que AWS, Azure ou Google Cloud.

5. Une solide culture de l’intelligence artificielle (IA) pour être à jour avec les dernières avancées et tendances dans le domaine.

6. Une curiosité naturelle et une compréhension des problématiques business

7. Bonne communication orale et écrite, et une faculté de présenter ses analyses à des personnes non technique.

📍 Localisation : Lyon (2 jours télétravail par semaine)