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Publié il y a 5 jours

Data Scientist - Customer Journey Ml & Genai H/F

Entreprise
Localisation
Marseille - 13
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Rémunération
37,1–57,5 k€/an• Salaire annuelestimation

Salaire du marché

Médiane du marché
48k€
Estimation
46k€fourchette habituelle50k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 10 offres pour ce poste (tous niveaux, Marseille), le marché se situe autour de 48k€ (46k€–50k€).

Salaire du marché pour AI/ML Engineer à Marseille : médiane 47 500 €/an, P25–P75 : 46 000–50 000 €/an, n = 10 offres. Salaire Python à Marseille

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Vous souhaitez mettre la Data Science, le Machine Learning et la GenAI au service de l'expérience client ?

Nous recherchons un(e) Data Scientist - Customer Journey, ML & GenAI (H/F) pour renforcer une équipe spécialisée dans l'optimisation des parcours digitaux.

Vous travaillerez sur des problématiques de segmentation, recommandation, prédiction et attribution afin de mieux comprendre les comportements utilisateurs, personnaliser leur expérience et améliorer les performances des parcours.

🎯 Vos missions

  • Concevoir des modèles de clustering et segmentation comportementale afin d'identifier différents profils et intentions utilisateurs.
  • Développer des modèles prédictifs autour de la conversion, du churn, du scoring et de la complétion des parcours.
  • Concevoir des systèmes de recommandation personnalisés combinant différentes approches.
  • Développer des modèles de forecasting appliqués aux différentes étapes des parcours digitaux.
  • Mettre en oeuvre des modèles d'attribution multi-touch, notamment basés sur Markov et Shapley.
  • Analyser la contribution des différents points de contact à la conversion.
  • Réaliser du feature engineering et travailler sur l'interprétabilité des modèles.
  • Exploiter les LLM et le NLP pour automatiser l'interprétation des analyses et identifier les principaux irritants.
  • Concevoir des mécanismes GenAI capables de produire des recommandations à partir des résultats analytiques.
  • Prototyper rapidement de nouvelles approches dans des notebooks Jupyter.
  • Transformer les POC en modules Python structurés, testables et maintenables.
  • Industrialiser et automatiser les traitements dans Dataiku DSS.
  • Exploiter les données disponibles dans Snowflake.
  • Concevoir des KPI permettant de suivre les funnels, l'engagement et la performance des parcours.
  • Restituer les résultats et recommandations auprès des équipes Produit, Marketing et métier.

🛠️ Environnement technique

  • Python
  • Jupyter
  • SQL
  • Snowflake
  • Dataiku DSS
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • NLP
  • LLM
  • SHAP

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • Jupyter
  • SQL
  • Snowflake
  • Dataiku
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • NLP
  • LLM
  • SHAP

Un plus

  • GenAI
  • Data Science

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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