Data scientists

Notre équipe de Data scientists

Nous croyons au pouvoir transformatif de la data science et souhaitons être le trait d’union entre approches statistiques sophistiquées, et champs d’applications business ; notamment sur les sujets d’excellence opérationnelle, de performance marketing, et de stratégies customer centric. C’est la raison pour laquelle nous avons un positionnement unique : tous nos consultants sont Data scientists, et vice versa.

Nos Data scientists collectent, analysent, modélisent et mettent en place des écosystèmes et outils data complexes. Ils sont aussi en contact permanent avec les clients, les équipes métiers et les dirigeants des entreprises avec lesquelles nous travaillons. Ceci pour créer et maintenir une relation de proximité, mais aussi pour rassembler les informations business, secteur d’activité, géographie, produit dont ils ont besoin pour modéliser avec finesse.

Nos Data scientists résolvent des problèmes business complexes, en s’appuyant sur des approches statistiques à la pointe (NLP, deep learning, etc.), des méthodes éprouvées (Lean, design thinking, DataOps, MMO, etc.), en collaborant avec des pairs tels que les Data architects, Product engineers et Full stack developers. Toujours au service d’un impact business rapide et significatif. Plateformes de data management, gouvernance de la donnée, industrialisation end to end, et « at scale » seront votre quotidien.

Au sein de l’équipe, nos Data Scientists :

• Sont au contact de clients prestigieux auprès de grandes marques internationales, gèrent leurs attentes, tant sur le plan humain que des pratiques data science
• Ont une capacité à être ingénieux et collent à nos standards d’excellence tout au long de la chaîne de valeur de la donnée, de la collecte à la modélisation algorithmique, en passant par la traduction d’insights en recommandations business
• Sont capables de naviguer intelligemment entre approches traditionnelles et pratiques data et AI les plus pointues (approches bayésiennes, customer journey clustering, interprétabilité, etc.)
• Sont capables de jongler avec les contraintes et pré-requis de tous les écosystèmes data de nos clients (cloud, legacy, plateformes et outils existants)
• Proposent de nouvelles approches, enrichissent les pratiques data science actuelles, afin de faire évoluer les standards, au sein des communautés de Data scientists internes et externes
• Ont de bonnes qualités relationnelles, sont capables de créer des relations étroites avec des parties prenantes très différentes autour d’un projet client (métiers, IT, équipes tech, dirigeants d’entreprise, etc.)