Data Scientist, Customer Journey & Generative AI (Freelance)

Collective Work; Marseille; Sur place; EUR 77 000 - 89 000; Plein temps

Résumé du poste

Collective Work recherche un Data Scientist confirmé en freelance pour optimiser le parcours client et la valeur marketing. Vous travaillerez sur des systèmes de recommandation, des modèles prédictifs et des approches d'attribution multi-touch dans un environnement data-intensive.

Les missions incluent industrialisation de pipelines Python/Dataiku et utilisation de Snowflake, Dataiku DSS et NLP/LLM pour générer des recommandations et insights opérationnels.

Qualifications

• Data Scientist confirmé avec 3 ans d'expérience et mise en production.
• Maîtrise de l'attribution multi-touch (Markov, Shapley) et analyse de funnels.
• Recommandation et prédiction: systèmes de recommandation, modèles séquentiels et forecasting.
• IA générative : LLM pour analyse, détection d'irritants et recommandations.
• Industrialisation: transformer un prototype notebook en code Python et pipeline Dataiku/Snowflake.
• Esprit d'équipe et communication orientée solution et anglais courant.

Responsabilités

• Segmentation comportementale des utilisateurs et personas.
• Systèmes de recommandation personnalisés et contenus à valeur ajoutée.
• Modèles prédictifs de conversion, churn et funnel forecasting.
• Attribution multi-touch et ROI des actions marketing.
• IA générative et LLM pour générer des recommandations et insights.
• Industrialisation: passer POC Jupyter à des modules Python et pipelines.
• Restitution des KPI funnel et des insights aux équipes CJO/Produit/Marketing.

Connaissances

Data science

Attribution

Recommender systems

Forecasting

Anglais courant

Outils

Python

SQL

Snowflake

Dataiku DSS

Jupyter

Description du poste

Collective Work recherche un Data Scientist confirmé en freelance pour optimiser le parcours client et la valeur marketing. Vous travaillerez sur des systèmes de recommandation, des modèles prédictifs et des approches d'attribution multi-touch dans un environnement data-intensive.

Les missions incluent industrialisation de pipelines Python/Dataiku et utilisation de Snowflake, Dataiku DSS et NLP/LLM pour générer des recommandations et insights opérationnels.