Data Scientist

L'Entreprise

1848 Ventures est un studio de capital-risque à la pointe de la technologie dédié à la création, au lancement et à la mise à l'échelle d'entreprises B2B SaaS révolutionnaires. Nous exploitons la technologie de l'IA pour stimuler la croissance et l'innovation des petites et moyennes entreprises. Avec le soutien de Westfield®, un leader en assurance commerciale, nous nous spécialisons dans le développement de produits numériques qui répondent aux défis quotidiens des entreprises dans des secteurs clés tels que la construction, l'immobilier, l'hôtellerie, le commerce de détail et les restaurants. Ce soutien nous permet d'explorer de nouvelles idées, de naviguer dans les incertitudes et de poursuivre des projets ambitieux en toute confiance.

Notre équipe est composée d'experts en création d'entreprises, de scientifiques des données, d'ingénieurs et de designers. En utilisant des méthodes reproductibles, nous validons, construisons et développons rapidement des startups dotées d'IA qui se concentrent sur les besoins des clients. Chez 1848 Ventures, la culture est fondamentale pour nos opérations, définie par nos comportements, rites et pratiques. Notre culture, fondée sur des vertus, guide notre quête d'excellence, reflétée et mesurée par nos actions. Rejoignez-nous et contribuez à un environnement évolutif qui favorise la croissance professionnelle et le succès collaboratif.

Nous vous invitons à faire partie de Vandra, une initiative B2B SaaS prometteuse qui soutient la croissance des petites et moyennes marques de commerce électronique. En utilisant des algorithmes sophistiqués d'IA et d'apprentissage automatique, combinés à la science du comportement, Vandra permet aux marques de maximiser les ventes à partir du trafic existant sur leur site.

Nous recherchons actuellement un Data Scientist pour rejoindre notre équipe dynamique. Vous jouerez un rôle crucial dans l'idéation, le développement et l'itération sur les modèles statistiques qui prédisent le comportement des acheteurs en ligne et stimulent une croissance significative des ventes pour les marques de commerce électronique. Travaillant aux côtés de scientifiques des données, de chefs de produit et d'ingénieurs logiciels, vous serez responsable des modèles de bout en bout, de l'analyse exploratoire des données et de l'ingénierie des fonctionnalités à la formation et au déploiement des modèles.

Ce rôle convient à une personne entrepreneuriale qui prospère dans les environnements rapides et peut s'adapter au changement. Votre implication couvrira tous les aspects du développement de produits et d'affaires. La capacité de travailler dans des environnements non balisés et la volonté d'apprendre de nouvelles technologies sont essentielles.

Responsabilités :

• Développement de modèles : Concevoir, développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour les cas d'utilisation du commerce électronique, tels que la prédiction du comportement des utilisateurs, la personnalisation des recommandations et l'optimisation des taux de conversion.
• Analyse des données : Mener des analyses exploratoires de données, l'ingénierie des fonctionnalités et la modélisation statistique pour découvrir des informations exploitables à partir du trafic Web, des interactions des utilisateurs et de l'historique des transactions.
• Implémentation des algorithmes : Mettre en œuvre des algorithmes évolutifs et efficaces dans les environnements de production pour gérer des données de commerce électronique à grande échelle.
• Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit, les designers UX et les ingénieurs pour fournir des solutions basées sur les données, améliorant le parcours utilisateur et augmentant les conversions.
• Expérimentation : Mener des expériences, des tests A/B et valider les modèles pour assurer leur robustesse et leur précision, en optimisant les indicateurs clés du commerce électronique tels que les taux de conversion, la valeur moyenne des commandes et la rétention des clients. Interpréter les résultats des expériences et les enseignements tirés.
• Documentation : Maintenir une documentation complète des méthodologies, des processus et des résultats pour le partage des connaissances et la reproductibilité.
• Innovation : Se tenir à jour des dernières avancées en IA et en apprentissage automatique et identifier les opportunités d'appliquer de nouvelles techniques à nos défis de commerce électronique.