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Customer Journey, ML & GenAI (H/F) pour renforcer une équipe spécialisée dans l'optimisation des parcours digitaux.\nVous travaillerez sur des problématiques de segmentation, recommandation, prédiction et attribution afin de mieux comprendre les comportements utilisateurs, personnaliser leur expérience et améliorer les performances des parcours.\nVos missions\nConcevoir des modèles de clustering et segmentation comportementale afin d'identifier différents profils et intentions utilisateurs.\nDévelopper des modèles prédictifs autour de la conversion, du churn, du scoring et de la complétion des parcours.\nConcevoir des systèmes de recommandation personnalisés combinant différentes approches.\nDévelopper des modèles de forecasting appliqués aux différentes étapes des parcours digitaux.\nMettre en œuvre des modèles d'attribution multi-touch, notamment basés sur Markov et Shapley.\nAnalyser la contribution des différents points de contact à la conversion.\nRéaliser du feature engineering et travailler sur l'interprétabilité des modèles.\nExploiter les LLM et le NLP pour automatiser l'interprétation des analyses et identifier les principaux irritants.\nConcevoir des mécanismes GenAI capables de produire des recommandations à partir des résultats analytiques.\nPrototyper rapidement de nouvelles approches dans des notebooks Jupyter.\nTransformer les POC en modules Python structurés, testables et maintenables.\nIndustrialiser et automatiser les traitements dans Dataiku DSS.\nExploiter les données disponibles dans Snowflake.\nConcevoir des KPI permettant de suivre les funnels, l'engagement et la performance des parcours.\nRestituer les résultats et recommandations auprès des équipes Produit, Marketing et métier.\nEnvironnement technique\nPython\nJupyter\nSQL\nSnowflake\nDataiku DSS\nMachine Learning\nDeep Learning\nNLP\nLLM\nSHAP\n Vous disposez d'une expérience professionnelle significative en Data Science / Machine Learning, avec une excellente maîtrise de Python.\nVous êtes à l'aise avec :\nLe Machine Learning supervisé et non supervisé.\nLe clustering et la segmentation.\nLes modèles prédictifs et le scoring.\nLes systèmes de recommandation.\nLes séries temporelles et le forecasting.\nLe feature engineering.\nL'interprétabilité des modèles avec SHAP.\nLe NLP, les embeddings et les LLM.\nLa programmation orientée objet et la conception de modules Python maintenables.\nSQL et Snowflake.\nL'industrialisation et l'automatisation sous Dataiku DSS.\nUne expérience sur les problématiques de Customer Journey, Customer Analytics, marketing digital, conversion ou e-commerce sera particulièrement pertinente.\nLa connaissance des méthodes d'attribution multi-touch, notamment Markov et Shapley, constituera également un réel atout.\nAu-delà de la technique, vous êtes capable de comprendre les enjeux métier, de transformer vos analyses en recommandations concrètes et de présenter clairement vos résultats à des interlocuteurs Produit et Marketing.\n⭐ Les + du poste\nData Science appliquée à des problématiques business concrètes\nMachine Learning avancé\nRecommendation Systems\nCustomer Journey Optimization\nGenAI & LLM\nAttribution multi-touch\nDataiku & Snowflake\nPassage du POC à l'industrialisation\nImpact direct sur la conversion et l'expérience utilisateur\n Poste situé à Marseille\nSalaire : 40 - 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