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Paris data scientist h/f

Paris
CDI
Meritis
Data Scientist
Publiée le Il y a 10 h
Description de l'offre

Meritis est un cabinet de conseil, pilotage et développement IT fondé en 2007 présent à Paris, Sophia-Antipolis, Aix-en-Provence, Montpellier, Toulouse, Nantes Et bientôt sur de nouveaux territoires ! Notre mission ? Connecter les meilleurs talents aux entreprises pour leur donner un temps d'avance.

Nous accompagnons nos clients dans l'intégralité de leurs besoins en transformation numérique à travers de nombreux domaines d'expertises : Software Engineering, Finance, Pilotage de projets, DEVOPS, Data, Cloud, Cybersécurité ou encore Agilité.

Intervenant aussi bien dans les secteurs de la Banque, de l'Assurance, des Télécommunications que de l'Industrie ou des Transports, aujourd'hui 40% des entreprises du CAC40 sont clientes Meritis.

Fort de nos valeurs d'exigence, d'humilité, de bienveillance et de proximité, nous comptons aujourd'hui plus de 900 collaborateurs.

Nous mettons un point d'honneur à être proche de nos collaborateurs et à les accompagner de manière individualisée quelles que soient leurs fonctions dans l'entreprise. Certifiée Great Place To Work depuis 2013, notre conception du bien-être au travail va bien au-delà d'un simple label, ce sont nos collaborateurs qui en parlent le mieux : https://www.glassdoor.fr/Avis/Meritis-Avis-E1163008.htm Vous participerez aux missions suivantes :
- Développer et faire évoluer des solutions "Data Core Model" (algorithmes, outils de datavisualisation et de simulation),
- Construire, déployer et faire évoluer les algorithmes (prévisions de ventes, prévisions d'activité, segmentation client, churn, moteur de recommandation),
- Explorer et analyser les données disponibles, produites et valorisées,
- Créer des dashboards de pilotage et des mesures de performance avec des KPI métiers,
- Rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques,
- Intervenir sur des sujets plus techniques d'optimisation et d'industrialisation d'algorithmes pouvant aller jusqu'à la mise en production,
- Partager son expertise au sein de l'équipe Data.

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