> Markdown version of [/jobs/ext/3254740-data-scientist-analyst-specialist-f-h](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3254740-data-scientist-analyst-specialist-f-h). 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 & Analyst Specialist - F/H - **Company:** Purse - **Location:** Lille, France (Remote available) - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Data Analysis, BigQuery, Software as a Service, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, SQL Databases, Git, Data Analytics, Machine Learning Operations, Looker Analytics - **Published:** September 1, 2026 - **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=24d694362ab0f67c ## About the Role Expérience * Minimum 4 ans d'expérience en data analytics et data science dans un environnement SaaS Compétences techniques * Maîtrise de Python et SQL avec la capacité de produire du code lisible et maintenable. * Expérience solide dans la modélisation de données et la création de couches sémantiques. * Maîtrise des outils de Data Visualisation (Looker) et de l'utilisation de l'IA dans ce domaine. * Bonne connaissance d'un environnement Cloud (idéalement GCP / BigQuery) et dbt. * Maîtrise de l'IA dans le quotidien. * L'habitude des bonnes pratiques de développement : Git, CI/CD, documentation Softskills * Pédagogie : vous vulgarisez sans simplifier, vous convainquez par les faits * Autonomie et proactivité : vous identifiez les problèmes avant qu'on ne vous les soumette * Esprit d'analyse et de synthèse : vous allez à l'essentiel et formulez des recommandations actionnables * Business-oriented : vous êtes intéressé(e) par l'impact de vos algorithmes sur le P&L, pas seulement par l'accuracy mathématique. Nice to have * Connaissance des systèmes d'identité, de paiement et de leurs contraintes (fraude, conversion, risque) * Connaissance en Data Engineering * Expérience en environnement agile * Un anglais professionnel confortable à l'écrit et à l'oral. ## Description Loin d'une R&D théorique, votre rôle a un impact direct sur le produit et la performance de nos clients : * Optimisation du parcours d'achat : De la phase de check-in au check-out, vous modélisez les parcours clients pour identifier et activer les leviers clés (conversion, réduction de la fraude et maîtrise des coûts). * Features produit intelligentes : Vous contribuez directement à la conception et au déploiement des futures fonctionnalités d'orchestration intelligente de la performance. * Plateforme analytics en self-service : Vous développez les outils analytiques nécessaires pour autonomiser les équipes dans leurs prises de décision stratégiques. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes de Purse. Ce que vous ferez concrètement 1. Data Science & Machine Learning (70%) * Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…). * Modéliser l'acte d'achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance.. * Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts * Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure. 2. Analytics Engineering & Business Insights (30%) * Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée. * Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique. * Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation. * Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Shifting Stress to Progress— Understanding DevOps to do DevOps Better](https://www.wearedevelopers.com/videos/268-shifting-stress-to-progress-understanding-devops-to-do-devops-better) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Data Governance in the Era of AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1622-data-governance-in-the-era-of-ai) - [Making Data Warehouses fast. 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