Data Scientist â Alternance

Plebicom; Paris; Sur place; EUR 100 000 - 125 000; Plein temps

Résumé du poste

Plebicom, une entreprise en pleine croissance, recherche un Data Scientist en alternance pour rejoindre son équipe Data. Vous participerez à l'ensemble du cycle de vie des données, de la collecte à l'analyse, et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes marketing, produit, et tech. Ce rôle vous permettra de développer des compétences clés en SQL, machine learning, et visualisation de données, tout en contribuant à des projets concrets et impactants.

Qualifications

• Passionné(e) par la donnée et l'analyse.
• Capacité à travailler en équipe et à communiquer des analyses.
• Formation en Data Science ou domaine similaire.

Responsabilités

• Développer des procédures SQL et optimiser les performances.
• Construire des modèles prédictifs et améliorer les modèles de machine learning.
• Collaborer avec les équipes métier pour des analyses pertinentes.

Connaissances

Analyse de données

SQL

Machine Learning

Collaboration

Formation

Bac+4/5 en Data Science ou équivalent

Outils

Microsoft SSIS

Snowflake

Tableau

Description du poste

Tu es passionn(e) par la donnée, curieux(se) de comprendre les comportements utilisateurs, et tu veux transformer des chiffres en décisions stratégiques. Tu souhaites travailler sur des projets concrets dans une entreprise en pleine croissance.

Rejoins Plebicom en tant que Data Scientist en alternance !

Au sein de l'équipe Data, tu participeras à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée : de sa collecte à son analyse, jusqu'à son activation pour aider les équipes métier à prendre les meilleures décisions. Tu travailleras main dans la main avec les équipes marketing, produit, commerce et tech dans une organisation agile, bienveillante et orientée impact.

1. Développer des procédures SQL et des jobs SQL Server robustes pour la mise en production de nos traitements data.
2. Optimiser les plans d'exécution SQL et assurer le suivi des performances du serveur de production.
3. Construire des modèles prédictifs (segmentation, scoring, churn, etc.) et contribuer à leur amélioration continue.
4. Améliorer et enrichir nos modèles de machine learning.
5. Créer et maintenir des dashboards de pilotage des KPIs business (marketing, commerce, etc.).
6. Collaborer avec les équipes métier pour comprendre les enjeux, formuler des analyses pertinentes et les restituer de façon claire et opérationnelle.
7. Participer à l'amélioration de nos flux de données via Microsoft SSIS et notre architecture Snowflake.
8. Se former sur Tableau et accompagner les utilisateurs dans la création et l'évolution de leurs visualisations.
9. Être force de proposition sur nos processus : qualité des scripts, amélioration des reportings, automatisation, systèmes d'alerte.

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