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Une entreprise innovante dans le secteur de la FoodTech recherche un Lead Data Scientist / Analyst passionné pour diriger une équipe dynamique. Dans ce rôle essentiel, vous serez responsable de la définition et de l'exécution de la stratégie Data, tout en collaborant étroitement avec les équipes Produit et Tech pour améliorer l'expérience utilisateur. Vous aurez l'opportunité de développer des algorithmes avancés pour optimiser les prévisions de ventes et d'autres modèles cruciaux. Si vous êtes motivé par la prise de décisions basées sur les données et souhaitez jouer un rôle clé dans une entreprise en pleine croissance, cette opportunité est faite pour vous.
En tant que Lead Data Scientist / Analyst, tu manages l’équipe Data et joues un rôle essentiel dans l’élaboration de notre stratégie Data.
Tu collabores étroitement avec les équipes Produit / Tech ainsi que les différents stakeholders de l’entreprise, pour améliorer notre expérience utilisateur et garantir la fiabilité des données et fonctionnalités mises à disposition.
Définir et exécuter la stratégie et la roadmap Data, en l’alignant sur la stratégie et les objectifs de l’entreprise, ainsi que les “best practices” dans la FoodTech.
Manager un Data Scientist / Analyst et participer à sa montée en compétences sur les différents sujets.
Développer et maintenir les algorithmes permettant d'améliorer nos modèles de prédiction (prévision de ventes, dispatch, définition de la carte, etc.).
Réaliser des études business à partir d’insights utilisateur (interne ou externe) et participer à la construction des KPI et leur visualisation dans notre outil BI.
Accompagner la montée en compétences analytique des équipes sur le pilotage et la gestion de leur activité en les aidant à mettre en place les reportings & data visualisation adaptés à leurs problématiques.
Communiquer et collaborer avec les équipes pour comprendre les besoins et les problématiques métiers, prioriser les initiatives et créer de la valeur grâce à des solutions Data.
Spécifier les besoins sur le plan technique et assurer la cohérence de l'architecture Data au global.
Favoriser la prise de décision data-driven dans l’ensemble de l’organisation en livrant des analyses concrètes et fiables.