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Publié il y a 137 jours

Data scientist (H/F)

Entreprise
Localisation
Lille, Hauts-de-France
Sur site
Type de contrat
CDI
Niveau

Salaire du marché

Médiane du marché
48k€
Estimation
43k€fourchette habituelle54k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 93 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 48k€ (43k€–54k€).

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Description du poste

Les missions du poste Dans le cadre d'un projet stratégique orienté data et performance marketing, vous rejoignez une équipe agile à taille humaine pour une mission de 6 mois. Votre objectif : exploiter la data pour mieux comprendre les clients, piloter la performance business et optimiser les opérations à grande échelle. Vos missions : Votre rôle s'articule autour de trois axes clés : 1. Modélisation & algorithmes

- Développer des modèles prédictifs (appétence, churn, lookalike.)

- Concevoir des segmentations avancées pour améliorer l'efficacité des campagnes CRM et Retail Media

- Mettre en place des moteurs de recommandation pour personnaliser les offres

- Industrialiser les modèles en collaboration avec les équipes MLOps 2. Mesure de la performance

- Mettre en place des dispositifs de test & learn et des modèles d'incrémentalité (lift)

- Évaluer l'impact réel des campagnes marketing

- Développer des modèles de prévision (notamment sur les inventaires publicitaires)

- Explorer et implémenter des solutions d'IA, y compris GenAI 3. Excellence opérationnelle

- Collaborer avec les Product Managers pour traduire les enjeux métier en solutions data

- Vulgariser les résultats pour faciliter la prise de décision

- Assurer le suivi, la maintenance et la performance des modèles en production

- Documenter les travaux pour assurer la capitalisation des connaissances Le profil recherché

- Expérience confirmée en Data Science

- Etre disponible immédiatement

- Expérience en Retail Media

- Excellente maîtrise de l'écosystème Big Data, notamment PySpark et Databricks

- Solides connaissances en protocoles d'expérimentation (A/B testing, lift.)

- Bonne maîtrise du cycle de vie des modèles (de la conception à l'industrialisation / MLOps)

- Capacité à structurer ses travaux (tests, documentation, réutilisabilité)

- Esprit analytique et capacité à challenger les besoins métiers

- Excellentes compétences en communication pour interagir avec des interlocuteurs techniques et non techniques

Exigences du poste

Stack technique :

Big Data

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

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