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Jobs by Experience

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2 - 2 years

Job Location

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Cairo - Egypt

Monthly Salary

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Not Disclosed

Nationality

Any Nationality

Gender

Male

Vacancy

1 Vacancy

Job Description

Req ID : 2255914
Nous recrutons pour l’un de nos clients, un Data Scientist en CDI dans le secteur de l'Adtech.


Description de l’entreprise

Cette startup permet aux marques de mesurer l’impact de leurs publicités TV sur leur environnement digital et faire de ce média un puissant levier d’acquisition.

Ils sont lauréats du Pass French Tech, un label destiné aux “pépites” de la French Tech en hyper croissance. Leurs bureaux sont situés en plein cœur de Paris, le long du canal Saint Martin.

L’équipe compte aujourd’hui 40 collaborateurs et a pu grandir grâce à la confiance de plus de 500 marques, parmi lesquelles : Deliveroo, Direct Assurance, Leroy Merlin, McDonald’s, Pinterest, Sephora …

Aujourd’hui, leur objectif est de faire de leur solution LA suite d’Analytics TV de référence en Europe, mais également d'élargir leur offre !


Description du poste et des missions

En tant que Data Scientist, vous viendrez renforcer une équipe de recherche & développement déjà formée et multi-rôles. Elle est composée de développeurs seniors (Python et web) ainsi que d'un data scientist junior qu’il faudra encadrer.

Vous serez amené à travailler sur des projets de recherche et de développement centrés sur des technologies de Machine Learning et de systèmes prédictifs en collaboration directe avec les scientifiques et développeurs de l’équipe. Le tout en fonctionnant dans une équipe Scrum Agile de 6 personnes.

Quotidiennement, vous serez amené à :
  • Prendre en charge les sujets liés à la prédiction de l’impact des médias sur les KPI des clients
  • Améliorer les techniques de l'entreprise sur les sujets de data science, avec une nouvelle logique Media Mix Modelling
  • Définir des opportunités d’étude et développement en se basant sur les données existantes et historiques
  • Concevoir, développer et évaluer les modèles imaginés
  • Réaliser une veille technologique et scientifique
Environnement technique / Outils utilisés

Python & ses libraires Machine Learning (Sklearn/Pandas/Numpy/Tensorflow/PyTorch)
Organisation et Méthodologies : Scrum, Kanban Intégration continue, Test & Domain Driven Development...


‍ Profil recherché

Motivé(e) à l'idée de rejoindre une startup en pleine croissance, vous êtes issu d’une formation d’un niveau Bac+5 ou plus, et avez au minimum 5 ans d’expérience dans une équipe R&D travaillant sur des sujets d’IA ou de machine learning ou d’économétrie, ou vous avez déjà travaillé dans une équipe de data science lié à l’analyse des médias.

Vous êtes curieux et « scientifique convaincu », à l’aise avec les statistiques, les grosses bases de données et souhaitez évoluer dans le monde de l’analytics.


Compétences requises :
  • Excellente connaissance des systèmes prédictifs de type économétrie, séries temporelles et statistiques
  • Maîtrise des librairies Python de Machine Learning (Sklearn/Pandas/Numpy/Tensorflow/PyTorch)
  • À l’aise avec la science autour des méthodes de classification (Neural Networks, Kmeans, Random forest, Decision tree, SVM, ACP…)
  • À l’aise avec l’apprentissage supervisé & non-supervisé
  • Le fait d’avoir travaillé sur de l’attribution/contribution publicitaire et/ou de l’analyse comportementale des consommateurs est définitivement un plus
  • Autonome, doté d’un bon relationnel pour travailler en équipe

Informations complémentaires
  • Type de contrat : CDI
  • Statut : Cadre
  • Localisation du poste : Paris
  • Equipe de rattachement : Équipe R&D
  • Niveau hiérarchique : Opérationnel
  • Rémunération : de 50k à 65k annuel brut
  • Télétravail : full remote possible conditionné à de la présence au bureau si demandé (rare)

Cette opportunité vous correspond ?
Adressez-nous votre candidature et un consultant vous contactera dans les plus brefs délais !

Employment Type

Full Time

Company Industry

Education / Training / Teaching / Academics

Department / Functional Area

Teaching / Education

About Company

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