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Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLe rôle principal du Data Scientist sénior est de contribuer à l'évolution du système de Revenue Management en réévaluant et en modernisant le modèle de prévision de demande. Responsabilités :Accompagner la réévaluation du modèle de prévision de demande. Collaborer avec l'équipe sur des projets d'innovation. Analyser des données complexes pour favoriser des prises de décision éclairées. Présenter les résultats d'analyse de manière compréhensible pour les parties prenantes. Travailler en anglais au quotidien avec une équipe mixte. Participer à des déplacements professionnels à l'étranger. Must Haves :Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist. Expertise en prévision de séries temporelles. Maîtrise de Python et d'outils de visualisation de données (Spotfire, Power BI). Compétences en machine learning (scikit-learn). Solides compétences analytiques. Nice to Haves :Expérience avec Google Cloud Platform (GCP). Capacité à travailler dans un environnement international. Expérience en gestion de projets d'innovation. Détails supplémentaires :Localisation : Roissy Présence minimum sur site : 2 jours par semaine. Langues : Français et Anglais exigés. Équipe de 12 personnes.

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) disposant d'un socle technique robuste, d'une solide capacité d'analyse et d'une bonne compréhension des enjeux métiers des secteurs bancaire et assurantiel. Nous recherchons un profil capable d'intervenir sur des problématiques complexes de valorisation de la donnée, de modélisation statistique et de machine learning, tout en étant en mesure de collaborer efficacement avec les équipes métiers, data et IT de nos clients. Une expérience en gestion ou en contribution à des projets data constitue un véritable atout.

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public à Genève en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Data & Intégration. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service Data science, vous collectez les données pertinentes, les nettoyez et les préparez pour l'analyse, puis appliquez des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour en extraire des informations utiles. Vous développez des modèles de data science et d'IA (Deep Learning, Computer Vision, langage naturel, Reinforcement Learning ou autres méthodes avancées selon les besoins du projet). Collecter et analyser des données issues de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données). Réaliser l'analyse exploratoire des données avec des outils statistiques et des visualisations. Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA, et en améliorer les résultats. Évaluer la performance des modèles avec des mesures appropriées et les ajuster pour améliorer leur précision et leur généralisation. Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants, et assurer leur déploiement efficace et sécurisé en production. Présenter et partager les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes. Démarrage prévu en janvier 2027.

Pour un grand groupe international du transport et de la logistique basé à Marseille, nous recherchons un Data Scientist senior pour renforcer l'équipe Digital Sales (Digital Agency) sur une mission de 3 mois, à raison de 2 jours par semaine sur site. Objectif : développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients digitaux (Customer Journey Optimization), améliorer la conversion et mesurer la performance des actions marketing et opérationnelles. Missions : Clustering et segmentation comportementale des clients digitaux (K-means, etc.) : identification de micro-segments, d'intentions et de points de friction Systèmes de recommandation (services à valeur ajoutée) Modèles prédictifs appliqués aux parcours : drop-off, intent prediction, scoring Attribution multi-touch (MTA) sur les parcours digitaux : chaînes de Markov (1er et 2e ordre), Shapley Values IA générative / LLM pour analyser les irritants, comprendre les variations et synthétiser les enseignements clés Développement Python avancé : prototypage sous Jupyter puis industrialisation des solutions Restitution des recommandations aux équipes métier pour un pilotage data-driven des parcours clients