Principal data scientist - Paris -

Aircall, soutenue par plus de 220 millions de dollars d'investissement depuis 2015, est une entreprise technologique de premier plan dédiée à faciliter une communication accessible, transparente et collaborative. Nous permettons à plus de 18 000 clients de se connecter de manière authentique et humaine.

• 🚀 Moment clé pour rejoindre Aircall en termes de croissance et d'opportunités
• 💆‍♀️ Nos employés comptent, l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée est important chez Aircall
• 📚 Environnement d'apprentissage rapide, esprit entrepreneurial et fort esprit d'équipe
• 🌍 45+ nationalités : mentalité cosmopolite et multiculturelle
• 💶 Package salarial compétitif et avantages

Chez Aircall, la conversation est vitale pour notre culture. Peu importe où vous vous trouvez - à Paris, New York, San Francisco, Sydney, Madrid, Londres, Berlin ou chez vous - votre voix est valorisée. Nous invitons des personnes de divers horizons à nous rejoindre et à contribuer à la conversation. Parlons-en.

L'équipe de données est fondamentale pour le processus de prise de décision d'Aircall. Nous fournissons des produits de données de pointe, des outils et des informations exploitables qui propulsent les revenus, la rentabilité, le développement de produits et une expérience client agréable.

Aircall recherche un Principal Data Scientist visionnaire pour mener des initiatives exploitant la science des données appliquée pour améliorer nos opérations. C'est une opportunité unique de jouer un rôle crucial dans la formation de notre base scientifique. En utilisant des données et des techniques avancées de ML/IA/IA générative, vous optimiserez les opérations dans divers domaines tels que le marketing, la prévention de la fraude et la qualité des appels. En dirigeant des initiatives impactantes telles que le Marketing Mix Modeling et la prédiction de churn, vous gérerez le cycle de vie complet, de l'idéation à la production et à l'amélioration continue.

Attendez-vous à la liberté et à la responsabilité de définir des objectifs, de constituer et de faire croître une équipe, et de faire une différence significative chez Aircall.

Nous recrutons à Paris, dans la région de la baie (USA) ou au siège à NYC.

• Diriger des projets révolutionnaires exploitant les techniques d'IA et d'apprentissage automatique pour optimiser les opérations et favoriser le succès commercial
• Prendre en charge le cycle de vie complet, de la conception du modèle à la production en passant par l'amélioration progressive
• Favoriser une culture de l'expérimentation en concevant et en mettant à l'échelle des tests A/B rigoureux pour mesurer l'impact commercial
• Éduquer les équipes d'analyse internes sur les recherches, technologies et meilleures pratiques actuelles et émergentes pour tirer parti du ML et de la LLM dans la conception et le développement de produits
• Collaborer avec les ingénieurs de la plateforme IA pour identifier les besoins à venir et faire évoluer continuellement l'offre de plateforme IA
• Établir les meilleures pratiques en science des données et encadrer les futurs membres de l'équipe pour maintenir des normes élevées en matière de gouvernance des données et de génération d'informations
• Communiquer efficacement avec les parties prenantes à différents niveaux techniques, en articulant les insights et recommandations concernant vos solutions
• Favoriser la confiance avec les parties prenantes en répondant constamment à leurs besoins et défis fondamentaux

• +6 ans d'expérience en science des données, apprentissage automatique ou modélisation statistique
• Expérience de mise en œuvre de modèles théoriques dans un environnement appliqué
• M.S. ou doctorat en statistiques, informatique, mathématiques, recherche opérationnelle, physique, économie ou autre domaine quantitatif
• Forte intérêt pour la fourniture de solutions basées sur les données en utilisant le ML et l'IA
• Maîtrise des langages de requête de données (par exemple SQL) et des langages de script (par exemple Python) ou des logiciels statistiques/mathématiques
• Solide compréhension des statistiques, de l'apprentissage automatique, de la recherche opérationnelle et de l'inférence causale. La connaissance du NLP ou