En un coup d'œil
- Missions: Développez des modèles Data Science pour optimiser les ventes et la segmentation client.
- Entreprise: Rejoignez une équipe dynamique en Business Intelligence au sein d'une entreprise innovante.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Ambiance dynamique avec des possibilités d'évolution de carrière passionnantes.
- Pourquoi ce job: Faites partie d'une mission impactante en transformant des données en décisions stratégiques.
- Qualifications: Expérience en Data Science et compétences en collaboration inter-équipes.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Dans le cadre du renforcement d’une équipe Business Intelligence, nous recherchons un Data Scientist confirmé ou senior pour accompagner plusieurs projets autour de la prévision des ventes, de la segmentation client, du CRM, de la performance commerciale et du marketing. Vous intégrerez directement une équipe BI composée principalement de Business Analysts et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data/IT, CRM, Digital, Opérations, Finance et Marketing.
L'objectif de la mission est de développer des modèles Data Science à forte valeur métier, de les industrialiser et de transmettre les bonnes pratiques aux équipes internes.
Vos missions :
- Cadrer les problématiques avec les équipes métier et identifier les cas d’usage pertinents.
- Explorer et analyser les données afin d'en évaluer la qualité, la disponibilité et la pertinence.
- Concevoir, entraîner et valider des modèles statistiques et Machine Learning.
- Reprendre et challenger des modèles existants afin de les fiabiliser et les améliorer.
- Développer des modèles de prévision des ventes et projections court terme.
- Construire des segmentations clients et produits à partir des comportements de consommation.
- Développer des typologies de restaurants et analyser les facteurs expliquant leur performance.
- Concevoir des approches de scoring et de prédiction du churn.
- Travailler sur des problématiques de RFM, recommandation et connaissance client.
- Contribuer à des approches de Marketing Mix Modeling.
- Préparer l'industrialisation des modèles avec les équipes Data/IT.
- Mettre en place une démarche reproductible : versioning, documentation, tests et suivi des performances.
- Présenter les résultats aux équipes métier de manière simple et actionnable.
- Accompagner et faire monter en compétence les Business Analysts sur les sujets Data Science.
Data Scientist Senior in Clichy employeur : streamlink
Rejoindre notre entreprise en tant que Data Scientist Senior, c'est intégrer une équipe dynamique au cœur de projets innovants en Business Intelligence. Nous offrons un environnement de travail collaboratif où la créativité est encouragée, ainsi que des opportunités de développement professionnel pour faire évoluer vos compétences. Située dans une région propice à l'innovation, notre entreprise valorise le bien-être de ses employés et propose des avantages compétitifs, garantissant ainsi une expérience de travail enrichissante et significative.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist Senior in Clichy
✨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 streamlink
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez streamlink. 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 Senior in Clichy
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez streamlink, 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 streamlink 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 streamlink. 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 streamlink
✨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 streamlink et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
