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# Data scientist (H/F)

- **Company:** Collective
- **Location:** Lille, France
- **Salary:** €117,000.0 - €130,000.0
- **Contract:** Contract
- **Skills:** A/B Testing, Big Data, Generative AI, Pyspark, Machine Learning Operations, Databricks
- **Published:** June 3, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=4751c26e0fcaeb22

## About the Role

* Expérience confirmée en Data Science
 * Expérience en Retail Media
 * Excellente maîtrise de l'écosystème Big Data, notamment PySpark et Databricks
 * Solides connaissances en protocoles d'expérimentation (A/B testing, lift…)
 * Bonne maîtrise du cycle de vie des modèles (de la conception à l'industrialisation / MLOps)
 * Capacité à structurer ses travaux (tests, documentation, réutilisabilité)
 * Esprit analytique et capacité à challenger les besoins métiers
 * Excellentes compétences en communication pour interagir avec des interlocuteurs techniques et non techniques

## Description

Dans le cadre d'un projet stratégique orienté data et performance marketing, vous rejoignez une équipe agile à taille humaine pour une mission de 6 mois. Votre objectif : exploiter la data pour mieux comprendre les clients, piloter la performance business et optimiser les opérations à grande échelle., Votre rôle s'articule autour de trois axes clés :

 1. Modélisation & algorithmes
 * Développer des modèles prédictifs (appétence, churn, lookalike…)
 * Concevoir des segmentations avancées pour améliorer l'efficacité des campagnes CRM et Retail Media
 * Mettre en place des moteurs de recommandation pour personnaliser les offres
 * Industrialiser les modèles en collaboration avec les équipes MLOps

 2. Mesure de la performance
 * Mettre en place des dispositifs de test & learn et des modèles d'incrémentalité (lift)
 * Évaluer l'impact réel des campagnes marketing
 * Développer des modèles de prévision (notamment sur les inventaires publicitaires)
 * Explorer et implémenter des solutions d'IA, y compris GenAI

 3. Excellence opérationnelle
 * Collaborer avec les Product Managers pour traduire les enjeux métier en solutions data
 * Vulgariser les résultats pour faciliter la prise de décision
 * Assurer le suivi, la maintenance et la performance des modèles en production
 * Documenter les travaux pour assurer la capitalisation des connaissances


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