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Vous serez en charge d’accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d’offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d’autres cas d’usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l’optimisation du parcours client.
Vos missions consisteront à contribuer:
Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d’usage complexes, du cadrage métier à l’industrialisation.
Analyse et préparation des données : maîtrise de l’exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d’apprentissage, de validation et de test.
Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d’IA, avec des métriques adaptées.
Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d’usage de moteur d’offres personnalisées, scoring d’appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads.
Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring.
Passage à l’échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l’appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier.
Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d’explicabilité, de traçabilité, d’auditabilité, d’identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes.
Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations.
Les livrables attendus sont les suivants:
analyses et diagnostics de données ;
scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ;
modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ;
éléments d’explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ;
supports d’industrialisation, de mise en production et de suivi ;
documentation de transfert de compétences et recommandations d’amélioration continue ;
supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques.
Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais
Profil recherché
Pour mener à bien ce projet, vous devrez justifier de:
Python et SQL pour l’analyse, la préparation des données, la modélisation et l’industrialisation.
GCP, notamment BigQuery et Vertex AI.
Dataiku pour le développement, l’expérimentation et l’industrialisation de cas d’usage Data Science.
Airflow pour l’orchestration des traitements et pipelines.
Git pour le versioning du code et la collaboration.
Looker pour la restitution et le suivi des résultats.
Bonnes pratiques de développement : structuration du code, tests, documentation et revue de code.
Principes CI/CD, DevOps et MLOps appliqués aux modèles et traitements Data Science.
Notions de conteneurisation, notamment Docker, lorsque pertinent pour l’industrialisation.
Monitoring ML : suivi de la performance, dérive des données, dérive des modèles, qualité et stabilité des traitements.
Maîtrise du français requise ; anglais nécessaire pour les échanges et livrables destinés à un contexte international
Environnement de travail
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