W hub est une Entreprise de Services du Numérique (ESN) spécialisée dans la fourniture de solutions technologiques avancées.
Fondée par les anciens dirigeants d'une grande ESN, W hub bénéficie d'une connaissance approfondie du marché et des enjeux spécifiques du secteur.
Les missions du poste
Dans le cadre d'un projet stratégique orienté data et performance marketing, vous rejoignez une équipe agile à taille humaine pour une mission de 6 mois. Votre objectif : exploiter la data pour mieux comprendre les clients, piloter la performance business et optimiser les opérations à grande échelle.
Vos missions :
Votre rôle s'articule autour de trois axes clés :
1. Modélisation & algorithmes
- Développer des modèles prédictifs (appétence, churn, lookalike…)
- Concevoir des segmentations avancées pour améliorer l'efficacité des campagnes CRM et Retail Media
- Mettre en place des moteurs de recommandation pour personnaliser les offres
- Industrialiser les modèles en collaboration avec les équipes MLOps
2. Mesure de la performance
- Mettre en place des dispositifs de test & learn et des modèles d'incrémentalité (lift)
- Évaluer l'impact réel des campagnes marketing
- Développer des modèles de prévision (notamment sur les inventaires publicitaires)
- Explorer et implémenter des solutions d'IA, y compris GenAI
3. Excellence opérationnelle
- Collaborer avec les Product Managers pour traduire les enjeux métier en solutions data
- Vulgariser les résultats pour faciliter la prise de décision
- Assurer le suivi, la maintenance et la performance des modèles en production
- Documenter les travaux pour assurer la capitalisation des connaissances
Le profil recherché
- Expérience confirmée en Data Science
- Etre disponible immédiatement
- Expérience en Retail Media
- Excellente maîtrise de l'écosystème Big Data, notamment PySpark et Databricks
- Solides connaissances en protocoles d'expérimentation (A/B testing, lift…)
- Bonne maîtrise du cycle de vie des modèles (de la conception à l'industrialisation / MLOps)
- Capacité à structurer ses travaux (tests, documentation, réutilisabilité)
- Esprit analytique et capacité à challenger les besoins métiers
- Excellentes compétences en communication pour interagir avec des interlocuteurs techniques et non techniques
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