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Dans un contexte où la transformation digitale et l'exploitation avancée des données deviennent des leviers stratégiques majeurs, les organisations du secteur de la distribution et de la grande consommation doivent renforcer leurs capacités analytiques pour anticiper et s’adapter aux évolutions du marché. La prévision précise et fiable du chiffre d’affaires est un enjeu critique pour piloter efficacement les investissements et définir des actions commerciales pertinentes dans un environnement fortement concurrentiel. Vous intervenez au sein d’une équipe experte dédiée à la prévision du chiffre d’affaires pour la finance d’un grand groupe industriel en transformation digitale. Votre rôle consiste à concevoir, développer et industrialiser des modèles de machine learning pour améliorer la qualité des prévisions à différentes échelles temporelles et géographiques, en intégrant un large éventail d’inducteurs issus des données internes et du marché. Ce poste offre une opportunité d'évolution dans un environnement technique mature et stimulant, au cœur des enjeux d’innovation data et IA du secteur de la grande distribution.
Responsabilités
Concevoir, développer et industrialiser des modèles de machine learning pour améliorer la qualité des prévisions à différentes échelles temporelles et géographiques, en intégrant un large éventail d'inducteurs issus des données internes et du marché
analyser et qualifier les besoins métiers en collaboration régulière avec les équipes financières
réaliser des analyses de données avancées pour interpréter les résultats des modèles
concevoir et développer des modèles prédictifs de prévision du chiffre d'affaires en mode itératif
industrialiser les solutions dans un cadre versionné avec des bonnes pratiques CI/CD
définir et mettre en place des indicateurs de performance et protocoles de mesure rigoureux
maintenir une communication claire et adaptée avec des interlocuteurs non techniques
garantir l'applicabilité opérationnelle des modèles auprès des équipes métiers
participer à l'évolution continue de l'architecture technique, notamment dans un environnement cloud
assurer la conformité et la sécurité des données et outils utilisés dans le cadre du projet
Exigences
Master en informatique ou mathématiques appliquées ou expérience équivalente
3 à 7 ans d'expérience professionnelle sur la chaîne complète d'un projet de data science
expérience de projets industrialisés avec données temporelles, idéalement dans un contexte logistique ou retail
maîtrise avancée de SQL et Python
solides connaissances en probabilité, statistiques et machine learning
expérience des environnements de développement industriel incluant git et CI/CD
pratique des solutions cloud, particulièrement Google Cloud Platform (GCP)
capacité à concevoir des modèles prédictifs robustes
compétences analytiques poussées et sens aigu des enjeux business
connaissance des protocoles rigoureux d'évaluation et de mesure de performance
Souhaitable
Excellentes qualités relationnelles et aisance dans la communication auprès d'interlocuteurs non techniques
motivation pour les problématiques concrètes des secteurs de la grande distribution
curiosité intellectuelle et capacité à approfondir les analyses pour éclairer la prise de décision
rigoureux(se), autonome et orienté(e) résultat dans un environnement à fort enjeu
maîtrise du français indispensable
connaissance de l'anglais professionnel serait un plus
Ce que nous offrons
Environnement technique mature et stimulant
opportunité d'évolution au cœur des enjeux d'innovation data et IA du secteur de la grande distribution
approche bienveillante en matière de recrutement et de gestion des ressources humaines
environnement propice au développement personnel et professionnel
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