En un coup d'œil
- Missions: Utilisez des données pour résoudre des problèmes complexes et améliorer les produits chez Criteo.
- Entreprise: Criteo, leader en commerce media avec une culture diversifiée et inclusive.
- Avantages: Salaire attractif, avantages santé, télétravail et programmes de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et faites une réelle différence dans le paysage médiatique.
- Qualifications: Diplôme en sciences quantitatives et compétences analytiques exceptionnelles.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Ce que vous ferez : L'équipe Data Science & Product Analytics utilise des technologies de pointe, des statistiques avancées et l'apprentissage automatique pour relever certains des défis produits les plus complexes chez Criteo. Nous aidons Criteo à valider et à faire évoluer nos produits tout en explorant des changements stratégiques pour propulser Criteo en avant dans un paysage médiatique en rapide évolution. L'équipe apporte une expertise en données et en affaires aux équipes de fonctionnalités, une compréhension unique de la complexité de Criteo et soutient les chefs de produit dans la conception et la construction de produits différents.
Nous servons de partenaires de confiance pour la direction et travaillons en étroite collaboration avec les chefs de produit, la R&D, les équipes financières et commerciales.
À l'intérieur de Data Science & Product Analytics : Les sujets que nous abordons sont variés et toujours en évolution !
- Soutenir les équipes de mesure et de R&D pour construire un cadre de mesure complet, pratique et universel qui façonne la manière dont les CMO comprennent leur efficacité marketing en ligne tout au long du parcours d'achat.
- Améliorer les solutions d'identité et de confidentialité en optimisant notre capacité à reconnaître les utilisateurs sur tous leurs appareils et leurs interactions sur l'internet ouvert.
- Travailler avec l'équipe Quality Ad Experience pour adapter notre moteur de personnalisation au niveau utilisateur et les règles de livraison à une stratégie contextuelle et/ou basée sur l'audience.
- Explorer et soutenir le développement de nos nouveaux résultats marketing : Vidéo & CTV, Contextuel et Omnicanal.
- Construire l'Index d'Acheteur, un service d'aide à la décision pour améliorer la performance des campagnes publicitaires numériques en atteignant les objectifs des clients dans tous les scénarios d'adressabilité : adressable, basé sur des cohortes ou contextuel.
- Travailler avec l'équipe des stratégies de trading pour offrir une suite de contrôles à nos annonceurs et améliorer la performance de nos modèles commerciaux : budget, audience, ciblage...
Ce que vous ferez : Vous aimez résoudre des problèmes concrets avec des données. Notre entreprise est construite sur une culture quantitative. Vous serez affecté à un ou plusieurs projets. Dans l'ensemble, vos responsabilités incluent :
- Construire des solutions analytiques évolutives en utilisant des outils à la pointe de la technologie basés sur de grands ensembles de données granulaires.
- Développer des modèles et réaliser des analyses basées sur les données pour mesurer l'impact de vos solutions.
- Définir, conduire et analyser les résultats d'expériences, tant hors ligne qu'en ligne (par exemple, tests A/B).
- Identifier et quantifier les opportunités d'optimisation et de développement de produits.
- Transformer les problèmes commerciaux en informations exploitables.
Qui vous êtes : Diplôme de Master ou supérieur dans un domaine quantitatif (Mathématiques, Informatique, Physique, Ingénierie, Économie, etc.). Excellentes compétences analytiques et pensée créative. Maîtrise de l'outil de base de la Data Science :
- Manipulation de grands ensembles de données.
- Construction de pipelines de données.
- Modélisation descriptive et prédictive.
- Mise en œuvre de visualisations, tableaux de bord et rapports.
Excellentes compétences interpersonnelles et de communication, proactif et indépendant. Agréable à travailler !
Nous reconnaissons que de nombreux candidats peuvent ne pas répondre à chaque exigence de rôle énumérée ci-dessus. Si votre expérience semble un peu différente de nos exigences mais que vous pensez pouvoir apporter de la valeur au rôle, nous serions ravis de voir votre candidature !
Qui nous sommes : Criteo est un leader dans le domaine des médias commerciaux, aidant les marques, les agences et les éditeurs à créer des connexions significatives avec les consommateurs grâce à des solutions publicitaires alimentées par l'IA. Nous façonnons un avenir numérique plus ouvert et durable pour la publicité.
Chez Criteo, notre culture est aussi unique que diversifiée. De nos bureaux à travers le monde ou depuis le confort de chez soi, nos 3 600 Criteos collaborent ensemble pour construire un environnement ouvert, impactant et tourné vers l'avenir. Nous favorisons un lieu de travail où chacun est valorisé, et les décisions d'emploi sont basées uniquement sur les compétences, les qualifications et les besoins commerciaux - jamais sur des facteurs non liés au travail ou des caractéristiques légalement protégées.
Ce que nous offrons : Modes de travail – Notre modèle hybride mélange le travail à domicile avec des expériences en bureau, faisant place aux deux. Grandissez avec nous – Programmes d'apprentissage, de mentorat et de développement de carrière. Votre bien-être compte – Avantages santé, avantages bien-être et soutien en santé mentale. Une équipe qui se soucie – Diversifiée, inclusive et connectée à l'échelle mondiale. Rémunération équitable et avantages – Salaire attractif, avec des récompenses basées sur la performance et des politiques familiales, plus le potentiel d'équité selon le rôle et le niveau. Des avantages supplémentaires peuvent varier en fonction du pays où vous travaillez et de la nature de votre emploi chez Criteo.
Product Analytics - Data Scientist in Paris employeur : Criteo
Criteo est un employeur exceptionnel qui valorise la diversité et l'inclusion, offrant un environnement de travail collaboratif et stimulant. En tant que stagiaire Campaign Manager, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel grâce à des programmes de mentorat et de formation, tout en profitant d'un modèle de travail hybride qui équilibre le travail à distance et au bureau. Avec des avantages tels que des programmes de bien-être et une rémunération équitable, Criteo s'engage à soutenir la croissance de ses employés dans un cadre dynamique et innovant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Product Analytics - Data Scientist in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Criteo
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Criteo. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Product Analytics - Data Scientist in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Criteo, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Criteo que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Criteo. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Criteo
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Criteo et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
