Job description
Le marketing basé sur les data science s'est imposé comme un élément central de la stratégie pour de nombreuses entreprises. Chez Sia, nous reconnaissons l'importance croissante de l'analyse de données dans le marketing, car elle permet une compréhension approfondie des comportements des consommateurs, une optimisation des campagnes marketing et une prise de décision stratégique éclairée. Nos initiatives de data marketing couvrent une gamme variée de domaines, englobant le luxe, l'énergie, les biens de grande consommation (FMCG), la banque et l'assurance.
Pour appuyer la croissance de notre équipe, Sia recrute un(e) manager data scientist avec une forte expertise sur les sujets et enjeux Marketing, Client et Produit.
Vos missions comprennent le développement de nos activités commerciale et l’encadrement des consultants en mission. Intégré(e) à l’équipe AI & Marketing, vous accompagnez, avec des consultants expérimentés, les équipes opérationnelles et directions marketing de nos clients dans la définition de leurs besoins data, et l’analyse de leurs données à l’aide des techniques de data science.
Exemples de typologie de missions :
1. Développement de stratégies Data & IA autour des problématique Marketing
2. Fidélisation Clients (Segmentation Clients, Scoring d’appétence à des produits, Plans marketing hyper-personnalisés.
3. Expérience Client augmenté (Analyse de verbatim client (NLP), Moteur de recommandations)
4. Prix & Produit (Optimisation du pricing, Optimisation du cross selling, Personnalisation et idéation via IA générative)
5. Géomarketing & Open Data (Enrichissement des données, Analyse de performance du réseau)
6. Supply Chain & Opérations (Prévision de vente, Optimisation de la distribution)
Dans le cadre de vos interventions opérationnelles, et de vos contributions au développement interne du cabinet, votre participation s’articule autour des axes suivants :
7. La gestion de la charge de travail et l’encadrement des consultants, de juniors à senior, pour l’organisation du travail, le suivi des chantiers, le cadrage et la validation des livrables, l'évaluation des réalisations
8. L’accompagner à la montée en compétences des consultants, via un suivi de leurs compétences, la définition de leurs objectifs et des retours réguliers et constructifs sur leurs travaux
9. La supervision de projets complexes, avec l’appui de consultants senior, vous assurerez le succès de la mission vis à vis de nos clients en respectant nos engagements
10. La construction d’une relation client solide sur vos missions
11. Le développement de l'activité par la supervision et la réalisation de propositions commerciales, ainsi qu'en identifiant de nouvelles opportunités de collaboration avec nos clients ou via votre réseau personnel
12. Le rayonnement du cabinet et la représentation dans divers salons et événements.
13. Le développement et le renforcement de nos offres par la formation, le travail collectif, diffusion de médias internes et externes
Qualifications
Diplômé d’un niveau Bac, formation d'ingénieur ou d’école de commerce avec une spécialisation dans le domaine de la data science, des statistiques, et du marketing vous justifiez :
14. De plusieurs expériences significatives en data science dans un contexte marketing ou stratégie d’entreprise (>5 ans).
15. D’une expérience réussie dans le secteur du conseil
16. D’une connaissance du tissu économique du secteur et savez mettre à profit votre réseau dans une optique de développement commercial
Vous possédez également :
17. Une capacité à superviser plusieurs projets de data science complexes de leur conception à leur réalisation. Être capable de travailler en équipe et ouverture d’esprit
18. D’excellentes compétences en communication et en restitution à tous les niveaux hiérarchiques
19. La Connaissance d’un ou plusieurs secteurs suivants : Luxe, grande consommation, énergie, banque, assurance et un intérêt marqué pour les défis marketing lié à ces secteurs
20. Une excellente connaissance et maîtrise des algorithmes de Data science et Machine Learning (méthodes supervisées, non-supervisée, clustering…)
21. D’excellentes compétences en programmation Python, SQL et modélisation de données.
22. Une maîtrise des outils de BI (Power BI, Tableau, Qlik…) et de visualisation Python (dash, plotly).
23. La connaissance d’un environnement Cloud est appréciée (GCP, AWS ou Azure).
24. Français et anglais professionnel courant indispensable
Additional information
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