Role overview
Vos missions
Au sein de l’équipe Data, vous interviendrez notamment sur :
Data Science & Machine Learning
- Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning permettant de prédire l’appétence des clients aux offres promotionnelles
- Optimiser les investissements promotionnels grâce à l’analyse prédictive
- Explorer, transformer et enrichir des datasets afin de les rendre exploitables pour les modèles
Expérimentation & Performance
- Concevoir et analyser des protocoles A/B Testing pour mesurer l’impact réel des campagnes
- Mettre en place une approche Test & Learn afin d’optimiser les performances marketing
Industrialisation & MLOps
- Industrialiser la mise en production des modèles et assurer leur monitoring
- Détecter les dérives de données et suivre les performances des modèles dans le temps
- Contribuer à l’automatisation des pipelines data
Environnement Cloud & Data Engineering
- Développer des traitements data en Python
- Interroger et optimiser les datasets avec SQL / BigQuery
- Déployer des solutions data sur Google Cloud Platform
- Orchestrer des pipelines avec Airflow (Cloud Composer)
- Conteneuriser les applications avec Docker
- Déployer des workloads via Kubernetes
- Gérer le versioning et la collaboration avec Git
Environnement technique
- Python
- SQL / BigQuery
- GCP (Google Cloud Platform)
- Docker
- Kubernetes
- Airflow / Cloud Composer
- Git
- A/B Testing
- Machine Learning / MLOps
- Méthodologies **Agile / Scrum
What we're looking for
Profil recherché
- Bac +5 en école d’ingénieur ou formation universitaire équivalente (informatique, data science, IA, statistiques…)
- 0 à 3 ans d’expérience en tant que Data Scientist
- Bonne maîtrise de Python et SQL
- Expérience ou connaissances de GCP fortement appréciées
- Connaissances en Machine Learning et expérimentation statistique
- Sens de l’analyse et goût pour la résolution de problématiques data complexes
- Esprit d’équipe et capacité à collaborer avec des profils métiers et techniques
- Une expérience dans le retail / grande distribution serait un plus.
Tags & focus areas
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