> Markdown version of [/jobs/ext/3134794-data-scientist-customer-journey-ml-genai-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3134794-data-scientist-customer-journey-ml-genai-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Scientist - Customer Journey Ml & Genai H/F - **Company:** CITECH - **Location:** Marseille, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Machine Learning, Object-Oriented Software Development, Recommender Systems, SQL Databases, Feature Engineering, Large Language Models, Snowflake, Generative AI, Jupyter, Dataiku, Markov - **Published:** September 29, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83848655.html ## About the Role Vous disposez d'une expérience professionnelle significative en Data Science / Machine Learning, avec une excellente maîtrise de Python.Vous êtes à l'aise avec :Le Machine Learning supervisé et non supervisé.Le clustering et la segmentation.Les modèles prédictifs et le scoring.Les systèmes de recommandation.Les séries temporelles et le forecasting.Le feature engineering.L'interprétabilité des modèles avec SHAP.Le NLP, les embeddings et les LLM.La programmation orientée objet et la conception de modules Python maintenables.SQL et Snowflake.L'industrialisation et l'automatisation sous Dataiku DSS.Une expérience sur les problématiques de Customer Journey, Customer Analytics, marketing digital, conversion ou e-commerce sera particulièrement pertinente.La connaissance des méthodes d'attribution multi-touch, notamment Markov et Shapley, constituera également un réel atout.Au-delà de la technique, vous êtes capable de comprendre les enjeux métier, de transformer vos analyses en recommandations concrètes et de présenter clairement vos résultats à des interlocuteurs Produit et Marketing. Les + du poste Data Science appliquée à des problématiques business concrètes Machine Learning avancé Recommendation Systems Customer Journey Optimization GenAI & LLM Attribution multi-touch Dataiku & Snowflake Passage du POC à l'industrialisation Impact direct sur la conversion et l'expérience utilisateur, Vous disposez d'une expérience professionnelle significative en Data Science / Machine Learning, avec une excellente maîtrise de Python., Data Science appliquée à des problématiques business concrètes Machine Learning avancé Recommendation Systems Customer Journey Optimization GenAI & LLM Attribution multi-touch Dataiku & Snowflake Passage du POC à l'industrialisation Impact direct sur la conversion et l'expérience utilisateur, Machine learning Intelligence artificielle SQL Python Programmation ## Description L'innovation, la Data et l'Intelligence Artificielle occupent une place importante dans les projets sur lesquels nous intervenons. Vous souhaitez mettre la Data Science, le Machine Learning et la GenAI au service de l'expérience client ? Nous recherchons un(e) Data Scientist - Customer Journey, ML & GenAI (H/F) pour renforcer une équipe spécialisée dans l'optimisation des parcours digitaux. Vous travaillerez sur des problématiques de segmentation, recommandation, prédiction et attribution afin de mieux comprendre les comportements utilisateurs, personnaliser leur expérience et améliorer les performances des parcours., Concevoir des modèles de clustering et segmentation comportementale afin d'identifier différents profils et intentions utilisateurs. - Développer des modèles prédictifs autour de la conversion, du churn, du scoring et de la complétion des parcours. - Concevoir des systèmes de recommandation personnalisés combinant différentes approches. - Développer des modèles de forecasting appliqués aux différentes étapes des parcours digitaux. - Mettre en oeuvre des modèles d'attribution multi-touch, notamment basés sur Markov et Shapley. - Analyser la contribution des différents points de contact à la conversion. - Réaliser du feature engineering et travailler sur l'interprétabilité des modèles. - Exploiter les LLM et le NLP pour automatiser l'interprétation des analyses et identifier les principaux irritants. - Concevoir des mécanismes GenAI capables de produire des recommandations à partir des résultats analytiques. - Prototyper rapidement de nouvelles approches dans des notebooks Jupyter. - Transformer les POC en modules Python structurés, testables et maintenables. - Industrialiser et automatiser les traitements dans Dataiku DSS. - Exploiter les données disponibles dans Snowflake. - Concevoir des KPI permettant de suivre les funnels, l'engagement et la performance des parcours. - Restituer les résultats et recommandations auprès des équipes Produit, Marketing et métier., Vous êtes à l'aise avec : * Le Machine Learning supervisé et non supervisé. * Le clustering et la segmentation. * Les modèles prédictifs et le scoring. * Les systèmes de recommandation. * Les séries temporelles et le forecasting. * Le feature engineering. * L'interprétabilité des modèles avec SHAP. * Le NLP, les embeddings et les LLM. * La programmation orientée objet et la conception de modules Python maintenables. * SQL et Snowflake. * L'industrialisation et l'automatisation sous Dataiku DSS. Une expérience sur les problématiques de Customer Journey, Customer Analytics, marketing digital, conversion ou e-commerce sera particulièrement pertinente. La connaissance des méthodes d'attribution multi-touch, notamment Markov et Shapley, constituera également un réel atout. Au-delà de la technique, vous êtes capable de comprendre les enjeux métier, de transformer vos analyses en recommandations concrètes et de présenter clairement vos résultats à des interlocuteurs Produit et Marketing. ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Rules, Heuristics, or LLMs? Lessons from Solving the Same Problem Twice](https://www.wearedevelopers.com/videos/100112-rules-heuristics-or-llms-lessons-from-solving-the-same-problem-twice) - [Kubernetes dev is fun, but setup and ops isn't! 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