L'équipe Predictive Models au sein du département Marketing et Communication d'une grande institution financière belge développe des modèles d'IA responsables pour rendre les campagnes marketing plus pertinentes et mesurables. Ce poste de data scientist senior se concentre sur la conception de solutions de machine learning et de deep learning prêtes pour la production en utilisant Python et LLMs pour la classification et le résumé de texte, ainsi que sur l'intégration de ces modèles dans des pipelines de campagne orientés sur le parcours client.
La mission
L'équipe développe des modèles qui identifient les groupes cibles pertinents et captent l'intention des clients à partir des web analytics et de sources textuelles, en appliquant des méthodes statistiques et la conception d'expériences pour mesurer l'impact des campagnes. Le travail porte sur les outils de campagne utilisés par les équipes marketing, avec des modèles alimentant les workflows de ciblage et de mesure et respectant les directives de l'organisation en matière d'IA responsable pour l'explicabilité et la validation.
Au quotidien, vous prendrez les besoins métier depuis l'étude de faisabilité jusqu'à la modélisation et au déploiement : nettoyer et structurer les données analytiques, entraîner des modèles traditionnels et de deep learning, appliquer des LLMs pour la classification et le résumé de texte, et mettre en place des tests A/B et uplift pour quantifier le gain. Vous collaborerez avec des data engineers, des product owners et des parties prenantes marketing pour faire passer les modèles du prototype à la production et maintenir des pipelines de monitoring et de validation.
Vos responsabilités
- Concevoir et livrer des modèles de machine learning en production qui augmentent la pertinence des campagnes et le lift mesurable, en privilégiant l'explicabilité et la validation.
- Construire et maintenir des pipelines de données qui transforment les web analytics et les données CRM en jeux de données prêts pour la modélisation et en caractéristiques du parcours client.
- Implémenter et valider des composants de classification et de résumé de texte basés sur des LLMs, en incluant des garde-fous et le monitoring des performances.
- Définir et exécuter la conception d'expérimentations et des tests uplift pour quantifier l'impact des modèles et orienter les décisions de campagne.
- Déployer et surveiller les modèles en production, automatiser le réentraînement ou l'apprentissage incrémental lorsque pertinent, et tenir les parties prenantes informées via des traductions claires du technique vers le business.
- Conseiller les équipes marketing sur l'utilisation responsable des sorties des modèles pour le ciblage et la mesure des campagnes.
Votre profil
Compétences essentielles
- Au moins 5 ans d'expérience dans la conception et la mise en production de modèles de machine learning.
- Solides compétences en programmation Python et maîtrise de la stack data science Python, y compris scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
- Expérience pratique avec des LLMs pour la classification et le résumé de texte, ainsi que des méthodes d'interprétabilité, des garde-fous et la validation des prédictions pilotées par LLMs.
- Connaissance approfondie des méthodes statistiques, de la conception d'expériences et des algorithmes ML traditionnels.
- Maîtrise de SQL, git et bash pour l'accès aux données, le versioning et l'automatisation.
- Capacité à traduire des résultats techniques en recommandations business exploitables et à mener des projets de bout en bout avec supervision limitée.
Compétences souhaitées
- Expérience en apprentissage incrémental, en modélisation uplift ou en Marketing Mix Modeling.
- Familiarité avec SAS et Streamlit pour des outils légers et des prototypes.
Langues
- Anglais, C1
- Néerlandais, C1 ou Français, C1
Formation
- Master ou diplôme supérieur dans un domaine quantitatif comme les statistiques, les mathématiques ou l'informatique, ou expérience pratique équivalente.