Senior Data Scientist

Lucky cart est une MarTech française créée en 2011 et installée au cœur de Paris.

Sa mission : Powering Smart Commerce, en alliant les savoir-faire data et retail.
L’équipe regroupe des experts en data science, machine learning et intelligence artificielle ainsi que des spécialistes de la grande distribution, qui unissent leurs forces pour répondre aux enjeux business d’un écosystème en mutation constante et hyper dynamique.

En analysant la “data first party” des tickets de caisse des enseignes de la grande distribution, l’IA de Lucky cart crée un profil dynamique de consommation spécifique pour chaque shopper. Ce profil est ensuite activé à travers des offres ultra-personnalisées.
Ces activations sont bénéfiques à la fois aux clients, qui reçoivent des offres adaptées à leurs profils de consommation, et aux marques et enseignes de la grande distribution, qui sont accompagnées de A à Z pour booster leurs performances business.

Couvrant en flux continu 90% du parc drive français et travaillant avec plus de 250 marques, Lucky cart est aujourd’hui en pleine croissance et à la recherche de nouveaux talents pour écrire le nouveau chapitre de son histoire.

Innovation technologique, challenges retail et ambiance conviviale ne sont qu’un aperçu de la richesse du quotidien chez Lucky cart.

Descriptif du poste

En tant que membre de l’équipe Data Science, vos travaux d’innovation et de recherche en data science, en recherche opérationnelle et en économétrie permettront de faire évoluer les produits de Lucky cart, d’évaluer au mieux leur performance et d’élargir la palette de services connexes.

Au cœur de la société, vous travaillerez au quotidien avec toutes les équipes impliquées (commercial, marketing et finance) pour mener à bien vos missions.

Vos recherches pourront faire l’objet de publications, de présentations dans des séminaires ou des meetups et de dépôts de brevet.

1. Développer des modèles de machine learning répondant aux besoins business, sur des donnés de transactions, en volumes très importants, en grande dimension.
2. Opérationnaliser ces modèles prédictifs dans des temps courts pour les campagnes promotionnelles des clients de Lucky cart.
3. Évaluer la performance de ces modèles en termes scientifiques, business et système (disponibilité, performance, sécurité).
4. Élaborer avec la Lead Data Science le plan d’innovation et assurer son suivi.
5. Animer la veille scientifique et le rayonnement de l’équipe.

Profil recherché

Compétences recherchées

1. Maîtriser la théorie et la pratique des concepts et des algorithmes de statistiques, de data science, de deep learning et d’optimisation en général.
2. Être familier avec au moins une des problématiques suivantes : le traitement de volumes de données très importants, la gestion de modèle de grande dimension, ou le machine learning en temps réel.
3. Maîtriser Python et les librairies utilisées en machine learning et deep learning.
4. Maîtriser SQL ou un SQL-like.
5. Avoir de l'expérience dans l'implémentation et le déploiement de pipelines de machine learning.
6. Savoir poser et traiter un problème métier en s’appuyant sur les données et la recherche quantitative.
7. Savoir communiquer efficacement les résultats.
8. Avoir des expériences d’animation, de pilotage et de suivi d’un ou plusieurs projets scientifiques ou techniques.
9. Être sensibilisé aux questions liées à la sécurité des données, la protection de la vie privée et à l’usage éthique des données.
10. Être constamment curieux des environnements business, techniques et scientifiques de Lucky cart et savoir partager cette curiosité.

Compétences souhaitables

1. Avoir une expérience ou des connaissances de GCP.
2. Avoir une expérience en projets de recherche.
3. Avoir participé à des compétitions de data science.

Grande École d’ingénieur, Master.

OBLIGATOIRE : Au moins 4 ans d’expérience.

Entretien #2 avec test (Lead Data Scientist + autre membre de l'équipe à définir).

Entretien #3 (Chief of Engineering & Science + autre membre de l'équipe à définir).

#J-18808-Ljbffr

Location: Paris, FR

Posted Date: 11/17/2024