En un coup d'œil
- Missions: Développe des algorithmes IA pour améliorer l'expérience client et la vie des collaborateurs.
- Entreprise: Maisons du Monde, engagée pour un commerce responsable et inclusif.
- Avantages: Rémunération attractive, couverture santé, avantages salariés et opportunités de carrière.
- Autres infos: Environnement Agile avec de réelles perspectives d'évolution en France et à l'international.
- Pourquoi ce job: Fais partie d'une équipe passionnée et impacte positivement l'univers du e-commerce.
- Qualifications: Diplôme en IA ou mathématiques appliquées et 5 ans d'expérience en Data Science.
Le salaire estimé est compris entre 54000 - 66000 € par an.
Chez Maisons du Monde, nous donnons vie aux inspirations ! Engagés pour un commerce plus responsable, nous intégrons la RSE au cœur de notre activité et de nos créations, avec des initiatives pour la protection de l'environnement et le soutien aux communautés locales. Nous sommes également engagés pour nos Collaboratrices durant leur parcours de vie : parentalité, santé, équilibre vie pro/perso, évolution de carrière. Nous veillons à créer un environnement inclusif et bienveillant, où chaque femme, quelle que soit son histoire, peut s'épanouir.
En rejoignant notre grande famille, tu intègres une équipe passionnée et engagée, où chaque talent compte. Rejoins Maisons du Monde en tant que Data Scientist Senior et deviens l'architecte de notre succès, en façonnant chaque espace comme un lieu d'inspiration et de convivialité.
Contrat en CDD de 5 mois, renouvelable. A partir des données brutes ou transformées, collectées tout au long de l'expérience client, dans nos magasins ou sur notre site, dans tout notre univers de Collections de produits, et lors de la livraison de nos produits, mais aussi dans l'univers quotidien des collaborateurs de l'entreprise, tu développes des modélisations permettant de multiplier la valeur vécue par nos clients ou de faciliter la vie de nos collaborateurs.
Pour cela, tu seras responsable de :
- Développement d'algorithmes IA
- Compréhension du besoin : Tu animes les échanges avec ton client interne pour garantir une compréhension excellente des motivations du projet et en définir la modélisation la plus pertinente.
- Développement : Tu es autonome dans la construction de ton jeu de données pour explorer la bonne modélisation et aboutir à un modèle prêt à être mis en production. Tu interagis avec ton client interne pour évaluer la validité de ta modélisation.
- Mise en production : Tu accompagnes tes collègues Data Engineer, MLOps, et DataOps pour garantir une mise en production en conformité avec nos normes.
- Accompagnement technique de tes collègues DA et DS : Tu es référent technique et capable de les challenger, mais aussi de les accompagner dans leur montée en compétence grâce à ton expérience diverse sur tous les cas d'usages rencontrés dans l'univers du e-commerce.
- Sensibilisation & adoption : Tu contribues à la formalisation de supports de pédagogie des approches Data Science et IA adoptées.
- Veille technologique IA
- Participation à la vie de l'équipe : Tu évolues dans un environnement Agile et participes activement aux rituels (sprint planning, refinement, etc.).
Tu as idéalement un diplôme d'ingénieur, ou académique, dans un des domaines de l'intelligence artificielle ou en mathématiques appliquées. Tu as appliqué tes talents en IA et en analytique en entreprise depuis plus de 5 ans.
Séniorité en Data Science : Tu as une solide expérience en Reranking de produits, en amélioration de fiches produits (e-commerce), en segmentations clients dans un univers omnicanal, en chatbot IA, en workflow IA et en agentique IA. Tu sais adresser les défis techniques de chacun de ces champs.
Séniorité en Data Analyse : Tu sais remettre en cause les méthodes habituelles de mesures d'uplift dans un environnement complexe.
Environnement technique : Tu connais idéalement Vertex AI, Big Query, Looker, GCP et Google Workspace. Tu codes en python et SQL depuis plus de 5 ans.
Excellent relationnel et sens du business : Tu es pédagogue, capable de comprendre et de challenger les solutions techniques évoquées par des équipes métiers et leurs éventuels prestataires, dans le souci de l'atteinte des objectifs business.
Sens de l'analyse et rigueur : Tu as le souci du détail et un esprit critique pour garantir la cohérence et la fiabilité de tes analyses ou modélisations.
Autonomie et proactivité : Tu es force de proposition pour améliorer l'existant et optimiser les performances.
Esprit d'équipe : Tu aimes collaborer et partager tes connaissances.
En accord avec nos valeurs optimisme, créativité, engagement et proximité.
Ce que nous t'offrons :
- Évolution et opportunités : un parcours d'intégration personnalisé et de réelles perspectives de carrière en France et à l'international.
- Rémunération attractive : salaire fixe + primes annuelles, participation et intéressement.
- Bien-être et protection : couverture santé (mutuelle & prévoyance), prise en charge partielle des transports.
- Avantages salariés : CE d'entreprise (chèques culture, événements familiaux, réductions diverses).
- Programme MDMCare : accompagnement santé, handicap, égalité femmes/hommes.
- Un environnement de travail stimulant et convivial : avec des événements internes réguliers.
Data Scientist (f/h) employeur : Maisons du Monde
Maisons du Monde est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation est au cœur de nos projets. En tant que Data Engineer, vous aurez l'opportunité de travailler sur des données essentielles pour le secteur du retail, tout en bénéficiant d'un cadre propice à la croissance professionnelle et à l'épanouissement personnel. Notre culture d'entreprise valorise la diversité, l'esprit d'équipe et l'engagement, faisant de chaque jour une expérience enrichissante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist (f/h)
✨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 Maisons du Monde
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Maisons du Monde. 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 Data Scientist (f/h)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Maisons du Monde, 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 Maisons du Monde 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 Maisons du Monde. 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 Maisons du Monde
✨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 Maisons du Monde et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
