Data Scientist Confirmé H/F
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Role details
Tech stack
Job description
Vous avez une appétence forte à la culture web et digitale ? Vous disposez d’une capacité à être autonome tout en étant moteur au sein d’une équipe ? Vous évoluez aisément dans un environnement agile et d’ailleurs, vous êtes convaincu-e que c’est la clé de la performance collective ?
Rejoignez Crédit agricole Business Digital, une structure au service des 39 Caisses régionales du Crédit Agricole, basée à Aix-en-Provence et Paris, et participez à la croissance et au développement e-Business du Groupe.
En tant que Data Scientist Confirmé, vous serez rattaché(e) à la Direction Animation et Pilotage E-business. Vous concevez et industrialisez des modèles de Data Science et d’IA appliqués au marketing et à la connaissance client afin d’améliorer la performance commerciale, la personnalisation des parcours et la création de valeur, dans un cadre bancaire exigeant., Modélisation et valorisation de la donnée :
- Concevoir des modèles prédictifs (scoring, Next Best Offer, segmentation) ;
- Exploiter des données multi-sources ;
- Industrialiser les traitements et modèles associés.
Performance et aide à la décision
- Analyser les parcours clients et les tunnels de conversion ;
- Mettre en place des dispositifs de mesure (A/B Testing, uplift, valeur client);
- Formuler des recommandations orientées ROI
Structuration et accompagnement Data
- Définir les bonnes pratiques Data Science ;
- Contribuer à la montée en compétences des équipes et collaborer avec les équipes métiers, analytics et IT pour fiabiliser les usages et les données.
Requirements
Le poste de Data Scientist Confirmé est fait pour vous si vous :
- Êtes diplômé(e) d’un BAC+5 en Data Science, statistiques, mathématiques, informatique ou école d’ingénieur ;
- Disposez de 3 à 6 ans d’expérience en Data Science ou modélisation avancée ;
- Maîtrisez les techniques de Machine Learning, les analyses de performance digitale et les problématiques CRM ;
- Êtes à l’aise avec Python, SQL, Power BI, SAS et les principales bibliothèques Data Science (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) ;
- Savez traduire des enjeux métiers en cas d’usage analytiques à forte valeur ajoutée ;
- Faites preuve d’autonomie, de rigueur, d’esprit d’analyse et d’une forte orientation business.
Une annonce peut réussir à décrire correctement vos missions mais il est toujours mieux d’en parler de vive voix, alors rencontrons-nous ! Postulez directement en ligne.
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