Mission freelance Data Scientiste Finance
Paris
Cherry Pick
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Cherry Pick est à la recherche d'un "Data scientist" pour un client dans le secteur de la finance
DescriptionLe Data Scientist jouera un rôle clé dans l’analyse des données clients pour améliorer la personnalisation des interactions et renforcer les performances des services.
En tant que Data Scientist pour l’équipe l’équipe Services Clients aux Bénéficiaires, vos missions incluent:
Conception de modèles prédictifs pour anticiper les comportements et besoins des bénéficiaires afin d’améliorer la personnalisation des services.
Mise en œuvre d’analyses avancées telles que la segmentation et le scoring pour répondre aux besoins des bénéficiaires.
Optimisation des parcours clients en analysant les points de friction et proposant des solutions stratégiques.
Analyse des données des interactions clients (CRM, canaux digitaux, centre d'appels) pour améliorer les processus de gestion.
Développement d’algorithmes d’optimisation pour améliorer la gestion des flux de demandes.
Suivi des KPI (NPS, taux de résolution) pour piloter la performance stratégique et opérationnelle.
Développement d'outils de reporting interactifs pour la prise de décision.
Utilisation des outils technologiques avancés tels que ALTO Studio, Genesys, Python, SQL, Tableau, et Power BI.
Exploitation des projets d'intelligence artificielle pour améliorer l'analyse des données.
Collaboration avec les équipes transverses (produit, IT, marketing) pour aligner les initiatives data aux priorités stratégiques.
Veille technologique pour intégrer les meilleures pratiques en data science.
Respect des réglementations liées aux données personnelles (ex. RGPD)
Profil recherché
Qualifications
Niveau d'expérience minimum : 3 - 5 ans
Niveau d'étude minimum : Bac + 5 / M2 et plus
Formation / Spécialisation : Informatique/Mathématiques/Statistique/Data science
Première expérience significative en analyse de données, ciblage, gestion et optimisation de campagnes, idéalement dans un environnement lié aux services financiers ou à l’épargne salariale.
Pratique de modèles prédictifs et de segmentation de données pour personnaliser les interactions et améliorer la fidélisation.
Expérience dans l’utilisation des outils de data science (comme les librairies Python mentionnées ci-dessus) pour concevoir et appliquer des analyses avancées.
Maîtrise des technologies informatiques et des outils de gestion de données
Expérience en analyse avancée des données avec des outils d’intelligence artificielle
Expertise en Python et autres langages de programmation (R, SQL)
Connaissance des outils de data visualisation (e.g., Tableau, PowerBI)
Expérience avec des infrastructures big data (AWS, Azure)
Connaissances sectorielles: Une connaissance du secteur de l’épargne salariale et retraite serait un plus.
Qualités requises: Rigueur, organisation, sens du relationnel, capacité à travailler en équipe, flexibilié.
Outils informatiques
Maîtrise des technologies informatiques et des outils de gestion de données
Expérience démontrée ou capacité à mettre en œuvre des outils d’intelligence artificielle pour des analyses avancées
Expertise en Python (bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow) et autres langages de programmation (R,SQL)
Connaissance des outils de data visualisation (e.g., Tableau, Power BI)
Expérience avec des infrastructures big data (AWS, Azure)
Utilisation des outils de Business Intelligence
Langues : Français et Anglais courant
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