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Data Scientist Senior - Pricing et Revenue Management (F/H)

Paris 1er arrondissementCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Pour l'un de nos clients majeurs du Retail, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior. Votre mission ? Transformer des volumes massifs de données en modèles prédictifs et décisionnels de pointe pour piloter les stratégies de tarification, de recommandation et de Revenue Management.

Vos missions : Allier rigueur mathématique et impact business En tant que référent(e) technique et fonctionnel sur les sujets de Pricing, vos responsabilités seront les suivantes :

Conception de modèles et Algorithmes décisionnels : Vous concevez, développez et déployez des modèles de Machine Learning (en Python) dédiés à l'optimisation financière, à l'élasticité-prix et aux moteurs de recommandation.

Stratégie de Pricing et Revenue Management : Vous traduisez des problématiques business complexes (marge, volume, positionnement concurrentiel) en modèles mathématiques robustes pour guider les décisions commerciales.

Scalabilité et Environnement Cloud : Vous participez à l'industrialisation des modèles. Évoluer dans l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) fera partie de vos terrains de jeu favoris pour manipuler la donnée à l'échelle.

Leadership technique et Vulgarisation : Fort de votre expérience, vous vulgarisez vos modèles auprès des directions métiers (Achats, Finance, Marketing) pour en faciliter l'adoption et l'aide à la décision.

Vous justifiez de 7 ans d'expérience minimum en Data Science, avec une spécialisation marquée sur des problématiques transactionnelles ou de pricing.

Stack phare : Python, Machine Learning, GCP, Modélisation décisionnelle

Votre expertise technique : - Maîtrise absolue de Python et de ses librairies de Machine Learning. - Solide background en statistiques, modélisation mathématique et algorithmes d'aide à la décision. - La connaissance et la pratique de GCP (Big Query, Vertex AI...) est un très fort atout pour ce poste.

Votre background sectoriel : Vous avez déjà éprouvé vos modèles sur des problématiques de pricing retail, d'optimisation financ