Senior Data Scientist – E-Commerce / Digital Product - Freelance

Taux journalier (TJM): 600

Descriptif détaillé du besoin

Dans le cadre du renforcement des capacités data au sein d’un environnement e-commerce à fort impact, nous recherchons un Senior Data Scientist pour rejoindre une équipe Digital Analytics orientée produit.

L’équipe accompagne la prise de décision data-driven sur l’ensemble du parcours e-commerce, avec une approche allant au-delà de l’analyse descriptive. Elle combine advanced analytics, expérimentation produit et data science afin de mieux comprendre les comportements clients, optimiser les parcours digitaux et contribuer au développement de fonctionnalités intelligentes, personnalisées et mesurables.

En tant que Senior Data Scientist, vous jouerez un rôle clé dans l’exploration des données, la génération d’insights et la construction d’expériences produit alimentées par la data. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Product Managers, Engineers, Analysts et équipes business afin de concevoir des modèles et solutions analytiques ayant un impact direct sur l’expérience client et la performance business.

Vos principales missions seront les suivantes :

• Développer des solutions de data science et d’advanced analytics pour répondre à des problématiques complexes liées à l’e-commerce, à l’expérience client, à la conversion, à la personnalisation ou à l’engagement utilisateur.

• Prendre en charge des cas d’usage de bout en bout : compréhension du besoin, formulation d’hypothèses, exploration des données, feature engineering, modélisation, expérimentation, déploiement et optimisation continue.

• Concevoir des modèles ou approches autour de la personnalisation, de la recommandation produit, de l’optimisation du parcours client ou de l’amélioration de la conversion.

• Appliquer des approches prédictives et prescriptives pour identifier des leviers d’amélioration concrets et actionnables.

• Concevoir, analyser et interpréter des A/B tests et expérimentations multivariées afin de mesurer l’impact des évolutions produit.

• Explorer proactivement les données pour identifier des comportements clients, tendances et opportunités à fort potentiel.

• Collaborer avec les équipes produit et engineering pour industrialiser les solutions, garantir leur scalabilité, leur fiabilité et leur impact métier.

• Suivre et optimiser les modèles et solutions analytiques déployés afin d’assurer leur pertinence dans la durée.

• Communiquer les résultats, recommandations et impacts auprès d’interlocuteurs techniques et non techniques.

Environnement technique envisagé : Databricks, Spark / PySpark, SQL, Python, TensorFlow / PyTorch, Jupyter Notebooks, Statsig, Amplitude, Tableau, Git, MLflow.