Le poste Data scientist - Retail - 3 à 5 ans exp.
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Contexte
Dans le cadre du renforcement des initiatives Data et IA, le Data Scientist jouera un rôle clé dans la réalisation de projets stratégiques à fort impact. Il/elle interviendra sur des problématiques variées telles que :
Prédiction du churn
Optimisation des campagnes marketing et promotionnelles
Analyse du parcours client
Recommandation de produits
Anticipation de la demande
Activation d’audiences
Le poste implique une collaboration étroite :
Avec les équipes produit pour comprendre les enjeux métiers, commerciaux et opérationnels.
Avec les équipes techniques, notamment les Data Engineers, pour identifier, exploiter et valoriser les données disponibles.
Missions
Le/la Data Scientist interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des projets data :
1. Cadrage & Analyse
Recueillir et analyser les besoins métiers.
Proposer des solutions de Data Science adaptées aux cas d’usage identifiés.
Participer à la qualification, priorisation et pilotage des projets IA.
2. Préparation des données
Analyser la qualité et la pertinence des données disponibles.
Réaliser les transformations nécessaires pour exploiter les données de manière optimale.
3. Modélisation & Industrialisation
Développer des modèles prédictifs en mode POC.
Industrialiser les solutions avec les outils et bonnes pratiques MLOps.
Documenter les modèles et pipelines mis en œuvre.
4. Valorisation & Suivi
Créer des reportings adaptés aux utilisateurs (via Looker ou autres outils).
Évaluer les performances et les impacts business des modèles déployés.
Organiser les instances de suivi projet (comités, revues, etc.).
5. Animation & Collaboration
Contribuer à l’animation des sujets IA dans l’organisation.
Participer à la montée en compétence de l’équipe Data Science.
Livrables attendus
Analyses exploratoires et études statistiques
Modèles de Machine Learning (prototypes et versions industrialisées)
Tableaux de bord et visualisations
Documentation technique et fonctionnelle
Profil recherché
Compétences attendues
Compétences techniques
Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost, etc.) : Confirmé
SQL : Confirmé
Git : Maîtrisé
Environnement GCP (BigQuery, Vertex AI, Dataform, Composer) : Confirmé
MLOps : Confirmé
Looker : Avancé
Connaissance du secteur retail : Appréciée
Compétences comportementales
Esprit d’analyse et de synthèse
Capacité à vulgariser les concepts techniques
Autonomie, rigueur et organisation
Proactivité et force de proposition
Sens de l’écoute et aisance dans la collaboration
Bon relationnel
Environnement de travail
Compétences techniques
Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost, etc.) : Confirmé
SQL : Confirmé
Git : Maîtrisé
Environnement GCP (BigQuery, Vertex AI, Dataform, Composer) : Confirmé
MLOps : Confirmé
Looker : Avancé
Connaissance du secteur retail : Appréciée
Compétences comportementales
Esprit d’analyse et de synthèse
Capacité à vulgariser les concepts techniques
Autonomie, rigueur et organisation
Proactivité et force de proposition
Sens de l’écoute et aisance dans la collaboration
Bon relationnel
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