Data Scientist - Practice IA chez MARGO | Projets Marketing & Optimisation
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Job description
Vous évoluerez au sein d'une équipe encadrée par Hamza Bouanani, Practice Manager IA chez MARGO, également Lead Data Scientist chez BNP Paribas.
Travailler à ses côtés, c'est intégrer une équipe d'experts passionnés, être challengé sur le plan technique et méthodologique, et contribuer à des projets à fort impact pour les clients., Nous recherchons actuellement un Data Scientist pour un grand groupe industriel français afin de contribuer à un projet stratégique d'optimisation marketing.
Vos missions incluront :
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Développement et déploiement de modèles de Marketing Mix Modeling (MMM) exploitant de larges volumes de données marketing (TV, digital, réseaux sociaux, expériences de marque, etc.) pour mesurer l'impact des investissements sur les ventes et la valorisation des marques ;
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Livraison de modèles à grande échelle sur des marchés stratégiques, intégrant des environnements complexes et hétérogènes ;
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Calcul et suivi d'indicateurs clés tels que le ROS (Return on Spend) et le ROI (Return on Investment) par canal et par marque ;
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Interaction directe avec les équipes marketing afin de fournir des recommandations sur l'allocation budgétaire optimale ;
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Participation à l'évolution du code et des approches dans le cadre de futures migrations de données ;
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Contribution à de nouveaux projets autour de l'IA générative appliquée à la création de contenus marketing.
Environnement technique
Infrastructure : Azure
Préparation des données : PySpark, Databricks, Snowflake
Développement ML : Python (VS Code), AzureML
Outils de développement : Git (Azure DevOps), Postman, Streamlit
Documentation : Notion
Méthodologie : Agile / Scrum
Requirements
Nous cherchons des ingénieurs et data scientists exigeants, passionnés par l'IA et souhaitant évoluer dans des environnements complexes.
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Formation Bac+5 (école d'ingénieur, université, PhD apprécié) ;
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Expérience en Data Science appliquée à des problématiques business (idéalement marketing, pricing, allocation budgétaire, etc.) ;
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Maîtrise de Python et des bibliothèques ML (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow, etc.) ;
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Connaissance des environnements cloud (Azure, Databricks, Snowflake) ;
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Goût du travail collaboratif avec les équipes métier et capacité à vulgariser les résultats ;
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Esprit analytique, rigueur et sens du challenge.