Alternant Data scientist F/H

Monoprix

  • Clichy, Hauts-de-Seine
  • CDI
  • Temps-plein
  • Il y a 1 mois
Véritable reine, roi de la donnée, vous régnez au royaume du Big data ? Ce qui vous plait, c'est d'établir des modèles statistiques et de créer des modèles de prévision des ventes ?Devenez Data scientist chez Monoprix, vous serez libre de concevoir des modèles statistiques et de bousculer les codes !Chez Monoprix, interprétez les données à toute allure. Trouvez vite votre place et participez à des projets passionnants avec des équipes brillantes.Vous avez une masse de nouvelles responsabilités !
  • Menez les projets Data Science.
  • Collaborez avec la DSI. Vous êtes attaché(e) à la Direction prévention des risques, au sein de la cellule fraude principalement.
Faites parler les données et transmettez votre science
  • Effectuez les choix d'évolution des outils et formez des profils internes sur ces nouveaux outils.
  • Co-construisez la stratégie Data et effectuez la veille technologique.
Lancez des projets de Data Science pour la direction
  • Gérez la transformation du besoin métier en problématique Data
  • Construisez la Modélisation Statistique
  • Etablissez le Machine Learning (Segmentation, Scoring, Séries Temporelles, modèles de prévisions des ventes, SVM, boosting, réseaux de neurone, … ).
  • Industrialisez votre modèle en le présentant de manière pédagogique aux métiers concernés.
  • Participez aux projets transverses avec la DSI .
  • Exprimez des nouveaux besoins data et assurez le suivi de la qualité des données.
  • Extraction de données de sécurité, à partir d'une main courante électronique, afin d'alimenter des reporting internes (heures prestataires/ suivi qualité…).
  • De manière transverse, engagé régulièrement sur le terrain auprès des équipes, vous participerez à la lutte contre la démarque et la fraude.
ProfilDe formation supérieure Master 1, avec une spécialité en Data Science, une expérience dans le Retail serait un réel atout.Vous maîtrisez R ou Python ainsi que les principales méthodes statistiques (statistique descriptive et inférentielle, segmentation, scoring, durée de vie) et de machine learning).Rigoureux(se), autonome, organisé(e), polyvalent(e) et réactif(ve), vous avez aussi un bon esprit d'analyse et de synthèse et savez être une force de propositions.

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