Product Data Scientist SaaS

Dotworld; Paris; Remote; EUR 65,000 - 100,000; Full time

Job summary

DotWorld recherche un Product Data Scientist SaaS pour transformer les données en analyses fiables et en recommandations concrètes tout au long du parcours client. Rattaché(e) au Chief Data Officer, vous contribuerez à l'amélioration de l'A/B testing, à l'analyse des funnels et à la valorisation client.

Le poste est orienté business et expérimentation, sans cœur sur l'entraînement de modèles ML, et s'exerce sur l'ensemble des produits SaaS.

Responsibilities

• Challenger et améliorer le cadre d'expérimentation et les plans de test avec les équipes.
• Analyser les résultats des tests et recommander des décisions opérationnelles éclairées.
• Explorer les données d'acquisition, de conversion, de paiement et de rétention pour identifier les leviers de croissance.
• Collaborer avec les équipes produit, marketing et paiement pour transformer les résultats en actions concrètes.

Skills

A/B testing

Data analysis

Experimentation

Job description

Please note that fluency in French is required, as it is our main business language. English is considered our secondary working language.

Date de démarrage

• T1 2027
• Préavis de 3 mois accepté

Type de contrat

• CDI - temps plein
• Séniorité : Confirmé(e)

Localisation

• 100% Remote (Europe) ou hybride à Lausanne

Description du poste

DotWorld opère plusieurs produits SaaS par abonnement, vendus dans le monde entier. Nous maîtrisons l'ensemble du parcours client : acquisition, conversion, paiement, utilisation et fidélisation.

Nous recherchons un(e) Product Data Scientist SaaS pour nous aider à prendre de meilleures décisions tout au long de ce parcours. Ta mission : transformer les données en analyses fiables, en recommandations concrètes et en expérimentations capables de mesurer ce qui crée réellement de la valeur.

Tu auras un rôle central dans l'évolution de notre pratique de l'A/B testing : challenger les méthodes existantes, renforcer le cadre d'expérimentation et accompagner les équipes dans la conception et l'interprétation de leurs tests. Tu pourras aussi analyser des sujets variés, de la valeur client par canal d'acquisition à la performance des paiements et à la rétention.

C'est un poste très orienté business et expérimentation. L'entraînement de modèles de machine learning n'est pas au cœur du rôle : ce qui compte, c'est ta capacité à mobiliser les bonnes méthodes pour éclairer une décision et en mesurer l'impact.

Tu interviens sur l'ensemble de nos produits SaaS.

Description de l'équipe

Tu seras rattaché(e) à Youssef JANJAR, notre Chief Data Officer. Tu rejoins un département Data en plein essor, aux côtés d'un Data Engineer et d'un(e) Data Analyst.

Tu travailles en étroite collaboration avec l'équipe Data, le CEO, les Product Managers et les équipes Marketing, Paiement et développement. Tu aides les équipes à formuler leurs questions, à construire des tests pertinents et à transformer leurs résultats en décisions.

Tes responsabilités

Expérimentation & A/B testing

• Challenger notre processus actuel de conception et d'analyse des A/B tests, identifier ses limites et proposer des améliorations
• Faire évoluer et mettre en place un cadre d'expérimentation robuste : formulation des hypothèses, choix des métriques, calcul de puissance, durée des tests et règles de décision
• Concevoir et relire les plans de test avec les équipes avant lancement, puis challenger leur design et leur interprétation
• Analyser les résultats à maturité, expliciter leurs limites et recommander les décisions à prendre
• Faire évoluer les méthodes et les outils tout en les gardant suffisamment simples pour rendre les équipes autonomes

Analyse du parcours client & de la performance

• Explorer les données d'acquisition, de conversion d'usage, de paiement et de rétention pour comprendre les leviers de croissance et de revenu
• Analyser les funnels et les cohortes, identifier les points de friction et proposer des hypothèses ou des tests à fort impact
• Collaborer avec l'équipe Paiement sur les analyses et expérimentations liées à la performance des transactions et au risque

Valeur client & acquisition

• Analyser la valeur des client(e)s par cohorte, canal d'acquisition, produit ou segment, en tenant compte de la maturité des données
• Faire évoluer les analyses de LTV, de coût d'acquisition et de payback pour éclairer les décisions marketing et business
• Avec le Data Engineer, explorer et améliorer l'utilisation des signaux de valeur dans les plateformes publicitaires, puis en mesurer l'impact

Collaboration & aide