Role overview
Dans le cadre de la transformation analytique d'une grande entreprise de distribution, la Direction Marketing déploie des solutions avancées afin de passer d’un marketing de masse à une stratégie d’hyper-personnalisation.
L’objectif est de délivrer la bonne offre, au bon client, au bon moment.
Vous rejoignez l’équipe Promotion Personnalisée, en charge de concevoir les algorithmes qui pilotent les promotions de demain :
- coupons personnalisés
- offres de fidélité ciblées
- recommandations produits
Les principaux enjeux de la mission sont :
- Maximiser l’incrémental de chiffre d’affaires en prédisant l’appétence des clients pour les offres.
- Optimiser la générosité promotionnelle (investissements promos) grâce à des modèles de Machine Learning.
- *Industrialiser la chaîne de production des offres personnalisées.
What we're looking for
- Excellente communication écrite et orale en français pour interagir efficacement avec les équipes métiers.
- Esprit d’analyse et d’amélioration continue, avec capacité à évaluer le code et ses impacts.
- Capacité de prise de recul afin d’analyser objectivement les problématiques et proposer des améliorations.
- Respect des délais tout en maintenant un haut niveau d’exigence technique.
- Esprit d’équipe, avec une forte capacité à collaborer avec des profils variés.
Diplômé(e) d'un Bac+5 en école d'ingénieur ou équivalent universitaire avec une spécialisation en informatique, ou justifiant d'une expérience significative équivalente. Expérience de moins de 3 ans en tant que Data Scientist. Maîtrise de l'environnement GCP requise. Compétences techniques incluant Python, SQL/BigQuery, Docker, Kubernetes, Airflow (Cloud Composer) et Git. Excellente communication écrite et orale en français. Esprit d'analyse et d'amélioration continue, capacité de prise de recul, respect des délais avec des standards élevés, et esprit d'équipe. Expérience dans l'exploration, transformation et nettoyage de données. Appétence pour les projets collaboratifs, la qualité et la simplicité du code. Une expérience dans le secteur du commerce de détail ou de la grande distribution serait un plus. Capacité à travailler avec des collaborateurs d'horizons différents.