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Data Scientist

CDI
Paris
Salaire : Non spécifié
Télétravail occasionnel
Éducation : Bac +5 / Master

relevanC
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Votre mission
En tant que Data Scientist, vos missions seront les suivantes :

  • Construction de moteurs de recommandation promotionnelle via différents canaux digitaux (applications smartphone, mailing)
  • Optimisation et personnalisation des bons de réduction des enseignes
  • Développement d’algorithmes de recommandations produits (search, cross-sell, substitutions)
  • Mise en place de modèles de scoring et de segmentations clients
  • Optimisation et industrialisation des communications clients (push, mailing, sms)
  • Études statistiques des comportements clients (performances des campagnes digitales, TV)

Ce CDI basé à Paris centre (7ème arrondissement) débutera dès que possible.

Faire partie de relevanC, qu’est-ce que ça signifie ?

  • Travailler sur une stack technologique de pointe (Google Cloud Platform)
  • Pouvoir mesurer en tant réel l’impact de ses travaux sur les comportements des clients en magasin
  • Être membre à part entière d’une équipe dynamique et passionnée aux profils très variés (chefs de projets, développeurs, designers, animations commerciales)
  • Travailler dans un environnement stimulant et relever des nouveaux défis chaque jour
  • Impacter le développement de projets digitaux au sein de leaders de la grande distribution en France et à l’international, et développer ses compétences rapidement
  • Rejoindre une entreprise en pleine expansion avec des opportunités fortes de développements et d’innovation

Profil recherché

  • Diplômé(e) d’une grande école d’ingénieur parcours Mathématiques
  • Jeune diplomé(e) ou jusqu’à 3 ans d’expérience en Data Science
  • Appétence forte pour le marketing digital et le retail, force de proposition, business oriented et moteur d’innovation
  • Solides compétences en Python (pySpark, Scikit-learn, Pandas, Numpy, Scipy …), SQL, et NoSQL (MongoDB)
  • Solides compétences en machine learning (Collaborative Filtering , Random Forest, SVM, Neural Network)
  • Une première expérience sur Google Cloud Platform est un plus

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