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Data Scientist - Retail & Distribution H/F - CDI

ParisCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Salaire: 45 000 € - 60 000 € par an

Tu es passionné(e) par la data science au service de la performance business et tu aimes transformer des données brutes en leviers de croissance et de décision ? Segmentation avancée, scoring prédictif, industrialisation de modèles et exploration de l'IA générative font partie des sujets qui t'animent ? Rejoins notre Guild Data Discoverii au sein d'un environnement au cœur de la stratégie data-driven de l'entreprise.

En tant que Data Scientist / MLOps Engineer H/F, tes missions seront de :

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Concevoir des modèles de segmentation : construire et affiner des segmentations avancées (RFM, comportementales) pour optimiser le ciblage et la prise de décision.

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Développer des modèles de scoring prédictif : élaborer des scores d'attrition, d'appétence ou de valeur (client, produit, risque) pour éclairer les décisions métier.

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Réconcilier des données multi-sources : mettre en place des algorithmes de rapprochement pour unifier des profils issus de sources hétérogènes (déduplication, fusion de bases).

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Analyser les irritants et points de friction : développer des modèles de compréhension des freins dans les parcours utilisateurs et leur impact sur la satisfaction ou la performance.

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Explorer l'IA Générative : tester et intégrer des cas d'usage d'IA Générative dans les processus métier.

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Industrialiser et déployer en production : construire des pipelines MLOps robustes (entraînement, versioning, déploiement, monitoring) pour une utilisation opérationnelle durable des modèles.

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Assurer le suivi et la maintenance des modèles en production : mettre en place des mécanismes de monitoring, de détection de drift et de réentraînement automatisé.

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Documenter et restituer : produire une documentation méthodologique claire et des rapports d'analyse avec des recommandations actionnables.

Concrètement, qu'est-ce qu'on demande ?

En 1er, un savoir-être en phase avec notre culture :

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Tu es curieux(se) et passionné(e) pa

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