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Moniepoint recherche un Data Science Manager spécialisé dans le domaine du crédit pour rejoindre son équipe Growth. Le poste, basé en télétravail ou à Lagos (Nigeria), consiste à développer et optimiser des modèles clés pour l'entreprise, notamment des modèles d'attribution et de marketing mix. Les missions incluent la conception et la mise en production d'algorithmes prédictifs et d'optimisation, l'analyse d'expérimentations (A/B tests, multivariés), la collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (produit, ingénierie, business) et l'amélioration de l'efficacité marketing. Le rôle implique également la prédiction de la valeur à vie des clients (LTV), la modélisation des coûts d'acquisition (CAC/mCAC) et l'interprétation de résultats pour des décisions actionnables.
Conditions d'éligibilité
5 ans d'expérience professionnelle en analyse quantitative hors cadre académique ou stages, de préférence dans des secteurs comme la FMCG ou la fintech
Diplôme de niveau Master (MSc) minimum, de préférence un doctorat (PhD) dans une discipline scientifique telle que la physique, les statistiques, l'ingénierie, l'informatique ou les mathématiques
Expertise théorique et pratique en inférence statistique, statistiques bayésiennes, inférence causale, analyse de séries temporelles et optimisation mathématique
Expérience approfondie en modélisation d'attribution multicanal et en modélisation de mix marketing
Maîtrise de la programmation statistique (Python) et des outils associés (Pandas, SciPy, XGBoost, Jupyter/iPython, PyMC3)
Expérience complète du cycle de développement de modèles prédictifs/prescriptifs, de la définition du problème à la mise en production et à la maintenance, incluant des compétences en modélisation de données et SQL, ainsi qu'une familiarité avec les infrastructures cloud
Expérience avérée dans la conception et l'analyse d'expérimentations sur des produits digitaux (A/B tests, multivariés)
Capacité à appliquer la modélisation statistique et l'analyse avancée pour fournir des insights influençant le développement des produits
Excellente maîtrise de l'anglais à l'oral et à l'écrit
Pièces à fournir
- CV
- Lettre de motivation
- Profil LinkedIn
- Site web (portfolio ou autre)
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