Data Scientist Product / Growth - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 580
Nous accompagnons une startup spécialisée dans le commerce agentique : elle permet aux marques d'être présentes et de vendre au sein des interfaces IA conversationnelles comme ChatGPT ou Perplexity.
Avec plus de 150 marques clientes, l'entreprise souhaite accélérer sa compréhension des parcours d'achat et identifier les améliorations produit qui feront progresser la conversion.
La question centrale de cette mission : qu'est-ce qui transforme une conversation avec un agent IA en achat, et comment le démontrer avec les données ?
Vous travaillerez directement avec les fondateurs et les équipes produit et engineering. Votre rôle sera d'explorer les données, de formuler des recommandations concrètes et de concevoir les expérimentations permettant de mesurer leur impact.
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Explorer et croiser les sources disponibles : conversations en langage naturel, événements comportementaux, suivi des conversions, données produits et métadonnées des marques et annonceurs.
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Analyser les parcours utilisateurs pour identifier les points de friction et les comportements favorisant l'achat.
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Étudier les liens entre les réponses des agents, leurs recommandations, leur ton et les actions réalisées ensuite par les utilisateurs.
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Identifier les segments et situations présentant les meilleures opportunités d'amélioration.
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Estimer l'impact potentiel des leviers identifiés pour orienter les priorités produit.
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Définir et construire des signaux à partir des échanges : intentions, catégories, caractéristiques des demandes et autres variables utiles à l'analyse.
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Mobiliser des méthodes de classification, de clustering ou de labellisation via LLM lorsque cela répond au besoin.
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Évaluer la fiabilité des signaux obtenus et leur relation avec les comportements d'achat.
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Traduire les résultats en recommandations pour les équipes produit et agents IA.
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Transformer les résultats des analyses en hypothèses claires et priorisées.
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Concevoir les A/B tests : unité de randomisation, populations, métriques, taille d'échantillon, durée et critères de décision.
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Analyser les résultats en tenant compte des biais, de l'incertitude statistique et des limites de mesure.
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Distinguer les effets réels du bruit et reconnaître les situations où les données sont insuffisantes pour conclure.
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Présenter des recommandations argumentées pour décider des évolutions à retenir.
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Identifier les angles morts de la mesure et les limites des données disponibles.
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Spécifier les événements et propriétés supplémentaires à instrumenter.
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Collaborer avec l'engineering pour fiabiliser le suivi des parcours et des conversions.
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Utiliser des indicateurs intermédiaires pertinents lorsque les conversions sont rares, sans surinterpréter les résultats.
L'équipe engineering assure l'implémentation des variantes produit et du tracking. La mission porte sur l'analyse, l'expérimentation et les recommandations ; la construction des pipelines agentiques et la gestion de l'infrastructure ne font pas partie du périmètre.
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Au moins 4 ans d'expérience opérationnelle en Data Science ou Analytics, idéalement entre 4 et 8 ans.
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Maîtrise avancée de SQL et Python pour explorer, traiter et analyser les données.
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Solides compétences en statistiques, expérimentation et raisonnement causal.
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Expérience personnelle de conception et d'analyse d'A/B tests, au-delà de l'utilisation d'une plateforme de testing.
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Capacité à présenter une analyse ayant changé une décision produit ou business, avec des résultats chiffrés.
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Autonomie pour identifier les