Work In Tech

En tant que scientifique de données, vous serez le pont entre la façon d'interpréter les données et la façon dont elles peuvent se traduire en fonctionnalités dans nos produits.

En travaillant au sein de l'équipe de développement et en étroite collaboration avec l'équipe de gestion de produits, vous serez le contributeur clé pour identifier les sources de données supplémentaires qui peuvent être ajoutées à notre gamme de produits afin d'augmenter notre ensemble de données déjà riche.

Responsabilités et imputabilité :

• Apporter une structure aux problèmes commerciaux ambigus et utiliser la science, la logique et l'expérience pratique pour les décomposer en solutions simples et évolutives.
• Appliquer des compétences spécialisées et des méthodes fondamentales de la science des données (par exemple, la régression, l'analyse de survie, la segmentation, l'expérimentation et l'apprentissage automatique, le cas échéant) afin d'apporter des améliorations à notre entreprise.
• Imaginer et mettre en œuvre des découvertes pour construire de nouvelles fonctionnalités de produits et de produits de données et améliorer les méthodologies et algorithmes existants.
• Intégrer les équipes de produits, de données et d'ingénierie afin d'identifier, d'étudier et de fournir des solutions liées aux problèmes de produits et de données backend.
• Créer des indicateurs clés de performance (KPI) exploitables, des tableaux de bord de qualité, des analyses approfondies et des produits de données évolutifs.
• Utiliser la modélisation prédictive pour augmenter et optimiser les expériences des clients, le ciblage publicitaire et d'autres résultats spécifiques.
• Élaborer des stratégies pour aider l'entreprise à trouver des moyens de mesurer le succès des nouveaux algorithmes et produits.
• Surveiller et améliorer les algorithmes existants avec de nouvelles techniques de modélisation.
• Offrir des sessions de partage d'informations aux parties prenantes internes
• Cloud (Préféré) : Expérience avec Google Cloud Platform (GCP), y compris Vertex AI. Maîtrise de l'utilisation de Notebooks/Google Colab pour l'analyse de données et le développement de modèles.

Compétences et qualifications:

• Diplôme en informatique, en statistiques ou dans un domaine connexe.
• 2 à 4 ans d'expérience dans le domaine, avec un accent sur la résolution de problèmes d'entreprise à fort impact.
• Orienté vers le développement et la gestion de produits
• Vous voulez être créatif

• Vous savez comment transformer un concept en produit.
• Expérience commerciale en tant que scientifique des données pour résoudre des problèmes commerciaux à fort impact.
• Expérience de Python, de logiciels statistiques (ex. R), de SQL et des principes fondamentaux de l'ingénierie logicielle.
• Expérience des statistiques appliquées et de la modélisation quantitative (régression, analyse de survie, segmentation, expérimentation et apprentissage automatique si nécessaire).
• Expérience des outils de visualisation des données
• Capacité avérée à traduire des idées analytiques en recommandations claires et à les communiquer efficacement aux parties prenantes techniques et non techniques.
• Expérience de la mise en place d'un système d'apprentissage pour le réglage et le test continus des algorithmes.
• Expérience de la mise à l'échelle et du déploiement d'une solution centrée sur les données en production.
• Cloud (de préférence) : Expérience avec Google Cloud Platform (GCP), y compris Vertex AI. Maîtrise de l'utilisation de Notebooks/Google Colab pour l'analyse des données et le développement de modèles.

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You like to look at random numbers since you see a pattern in everything. When you watch the Matrix, you look at the green screen with symbols and say to yourself: with the right algorithm that can be interpreted. For you, weather is not something outside but data points. In sum, you are creative, find ways to make the data speak and your goal in life is to use your skills to translate that into great products.

As a Data Scientist, you will be the bridge between knowing how to interpret the data and how that can translate as features in our products. Working in the development team and very closely with our product team, you will be the key contributor to identify extra data sources that can be added in our product line to increase our already rich dataset.

Responsibilities and Accountability

• Bring structure to ambiguous business problems and use science, logic, and practical experience to decompose them into straightforward, scalable solutions.
• Apply specialized skills and fundamental data science methods (ex. regression, survival analysis, segmentation, experimentation, and machine learning when needed) to inform improvements to our business.
• Ideate and implement discoveries to build new product features and data products and improve existing methodologies and algorithms.
• Integrate within Product, Data, and Engineering teams to identify, investigate and deliver solutions related to product and back-end data issues.
• Build actionable KPIs, production-quality dashboards, informative deep dives, and scalable data products
• Use predictive modelling to increase and optimize customer experiences, ad targeting and other specific outcomes.

• Elaborate strategies to help the company derive ways to measure success from new algorithm and produce.
• Monitor and enhance existing algorithms with new modelling techniques
• Provide information sharing sessions to internal stakeholders

Skills and Qualifications

• Degree in Computer Science, Statistics, or a related field.
• 2 to 4 years of experience in the field, with a focus on solving high-impact business problems.
• Dev and PM oriented
• Want to be creative
• Understand how to turn a concept into a product
• Commercial experience as a Data Scientist solving high impact business problems
• Experience with Python, statistical software (ex. R), SQL and software engineering fundamentals
• Experience with applied statistics and quantitative modelling (ex. regression, survival analysis, segmentation, experimentation, and machine learning when needed)
• Experience with data visualization tools
• Demonstrated ability to translate analytical insights into clear recommendations and effectively communicate them to technical and non-technical stakeholders
• Experience with setting up a learning system for continuous tuning and testing of algorithms
• Experience with scaling and deploying a data-centric solution in production
• Cloud (Preferred): Experience with Google Cloud Platform (GCP), including Vertex AI. Proficiency in using Notebooks/Google Colab for data analysis and model development.