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dataroles

Data Scientist H/F - Paris

AVISIA Open · verified Oct 24, 2026
On-site Paris Full-time Mid-level Data Science

At a glance

Mid-level Data Science role at AVISIA. Paris · full-time.

Pay not stated Data Science salary

RoleData Science
SeniorityMid-level
LocationParis
WorkplaceOn-site
EmploymentFull-time
PostedJul 17, 2026 · 3mo ago
Role brief

dataroles summary, based on the employer's posting.

What you'll do

  • Build sales forecasts for a retailer’s e-commerce site and recommendation systems that support website conversion
  • Develop customer churn scores to spot gradual declines in activity among retail customers
  • Segment customers to guide marketing and sales targeting, retention, and channel choices
  • Present clear, polished results and translate findings for client teams

What you bring

  • At least three years of professional experience
  • A university or grande école qualification in a data-related discipline
  • Knowledge of statistical or machine-learning methods, plus SQL and practical use of Python, R or SAS
  • Experience with a major analytics platform such as Dataiku, SAS or Alteryx

Who this fits

You’ll suit work that combines technical data science with operational or business questions for clients across varied sectors. The role is based onsite in Paris.

From the employer

Nos missions :

Nous intervenons chez nos clients sur des missions 100% data qui allient des dimensions techniques et opérationnelles. Selon votre profil et vos affinités, vous aurez l'opportunité d’intervenir sur des projets répondant à des enjeux purement techniques ou à des problématiques plus orientées business.


Nos clients sont présents sur des secteurs d’activités variés (Luxe, retail, Télécom, Banque, Assurance etc) et les thématiques de missions data science sur lesquelles vous pourrez être amené à travailler sont également diverses.


Quelques exemples de sujets du moment :

  • Conception de modèles de prévision du chiffre d'affaires généré sur le site e-commerce d’un retailer. #Prévision

  • Création et industrialisation d’un moteur de recommandation destiné à optimiser la conversion des visiteurs du site web. #Recommandation

  • Création d’un score d’attrition afin d’identifier les clients d’un acteur de la grande distribution en perte de vitesse lente, #Churn

  • Mise en œuvre d’une segmentation client permettant d'optimiser les actions marketing & commerciales d'une enseigne (ciblage, rétention, en fonction des appétences de canaux de contact). #SegmentationClient



L'humain :

Nous recherchons des talents :

  • Ayant un excellent relationnel,

  • Avec la volonté de s'impliquer sur la réussite de projet client,

  • Dotés d’un bon esprit d’analyse et de synthèse,

  • Qui accordent une importance particulière à la qualité des livrables ainsi qu’à la présentation et la vulgarisation des résultats,

  • Curieux et soucieux de se tenir informé des évolutions du marché,

  • Avec l’envie de continuer à apprendre pour être acteur de leur progression,

  • Disposant de trois années d'expérience minimum.


Les compétences techniques :

Vous êtes diplômé(e) d’une formation data à l’université ou en grande école et :

  • Disposez d’une bonne connaissance des principales techniques de modélisation statistique ou de machine learning (Random Forest, XGBoost, K-means, …),

  • Avez une bonne connaissance du SQL,

  • Maîtrisez Python, R et/ou SAS,

  • Connaissez l’une des principales solutions logicielles du marché (Dataiku, SAS, Alteryx…),

  • En bonus, vous avez des notions sur les technologies cloud : GCP, AWS, Azure…


Le processus de recrutement


  • Vous échangerez tout d’abord avec notre Talent acquisition Leader qui vous invitera à passer un premier entretien au téléphone, en visio ou sur site.

  • Un test technique (QCM et cas pratiques) vous sera envoyé par mail

  • Vous rencontrerez ensuite un consultant senior (manager ou practice leader) idéalement sur site.


Des échanges informels avec l’équipe pourront être organisés au besoin pour que vous puissiez en parallèle découvrir votre futur environnement de travail.

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