Expert data

Data scientists

Vos principales missions: Participer à la réalisation des produits de Data Science de bout en bout dans le cadre la Startup Factory et de la prestation de services. Apporter votre expertise et savoir-faire en Data Science et en intelligence artificielle à l’ensemble de l’entreprise et à ses partenaires. Participer au développement de la stratégie et de l’expertise Data Science de l’entreprise. Aider à développer l’image de marque***sur la Data Science et l’Intelligence Artificielle

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Vos principales missions: Participer à la réalisation des produits de Data Science de bout en bout dans le cadre la Startup Factory et de la prestation de services. Apporter votre expertise et savoir-faire en Data Science et en intelligence artificielle à l’ensemble de l’entreprise et à ses partenaires. Participer au développement de la stratégie et de l’expertise Data Science de l’entreprise. Aider à développer l’image de marque***sur la Data Science et l’Intelligence Artificielle

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Vos principales missions: Participer à la réalisation des produits de Data Science de bout en bout dans le cadre la Startup Factory et de la prestation de services. Apporter votre expertise et savoir-faire en Data Science et en intelligence artificielle à l’ensemble de l’entreprise et à ses partenaires. Participer au développement de la stratégie et de l’expertise Data Science de l’entreprise. Aider à développer l’image de marque***sur la Data Science et l’Intelligence Artificielle

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Votre mission au sein de la team Data, sous supervision directe du fondateur et CEO de ***, sera de : - Diriger les travaux analytics, data & credit modelling visant à améliorer l’automatisation du processus d’octroi des crédits et à optimiser nos modèles de scoring, au coeur de l’activité de ***. - Piloter la performance des modèles de prédiction du risque. -Assurer la bonne utilisation des modèles et leur optimisation, pour absorber la croissance tout en maîtrisant le risque crédit. -Votre rôle sera donc essentiel à la maîtrise de notre coût du risque, l’un des indicateurs clés pour ***. Vos activités principales seront de : - Piloter l’amélioration des modèles de prédiction du risque (aussi bien “classiques” - ex: régression logistique - que “machine learning” - ex: random forest), en testant des nouvelles features et jeux de données. -Tester, sélectionner les meilleurs modèles de prédicition du risque en évaluant leur performance. -Assurer la mise en production et l’utilisation des modèles, en lien avec l’équipe des Opérations. -Développer des solutions techniques pour l’automatisation de l’acceptation, en lien avec les équipes de développeurs.

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Vous allez intégrer l’équipe tech d’une start up en croissance, composée de 5 développeurs à l’heure actuelle, 7 d’ici la fin de l’année ; dont vous peut-être! L’équipe, depuis la création de *** et selon notre philosophie de l’anti-gaspillage, a toujours travaillé en full-remote et suit une méthodologie de type Scrum, en l’ayant adaptée de manière pragmatique et efficace.Vous retrouverez cet esprit de pragmatisme dans l’essence même de l’équipe, qui a la maturité nécessaire pour se remettre en question quand il faut, de manière lucide, en laissant les egos de côté afin d’avancer dans la direction du projet. Les data que *** agrège, manipule, nettoie, etc. sont dans une volumétrie toujours croissante avec plus de 170 000 références produits à jour, plusieurs millions à référencer suite à cleaning. Nos enjeux passent par une phase scalable de mise en oeuvre d’outils automatisés de syndication et de cleaning des données. Ces données sont des références produits, des données environnementales, des données de comportement utilisateur, transactionnelles, etc. Et les challenges de nettoyages et d’augmentation de la valeur de ces données passent nécessairement par le machine learning et le scraping pour accélérer notre positionnement data.À l’aide de votre expertise technique, de votre connaissance des meilleurs usages et en collaboration avec le product owner, et le lead technique vous participerez : -À la conception et à la réflexion des outils data à mettre en oeuvre. -Aux choix et aux orientations techniques. -Au développement des outils et leurs mises en production.-À la maintenance (correction de bugs, dette technique, tests unitaires, bonnes pratiques, refactorings).-À la mesure des performances des outils et à leur amélioration continue.

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Ingénierie Data : mettre en place un datawarehouse, cadrer un projet data science, mettre en place un scoring prédictif, etc. Data science : réaliser cadrage projet, scoring prédictifs, segmentations, etc. Webanalyse : mettre en place dispositifs de tracking / reporting, modèles d’attribution sur mesure, audits de conversion, etc. Stratégie digitale : concevoir des plans marketing, piloter budget / stratégie d’acquisition, conduire un audit de performance, etc.