Data Scientist Junior (H/F)

Location: Paris, Île-de-France, France

Department: Technology

Workplace: on_site

Employment Type: full

Description

UpClear propose une plateforme SaaS de gestion des revenus utilisée par certaines des marques de biens de consommation les plus reconnues au monde.
Notre système prend en charge la gestion des promotions commerciales, l’optimisation des promotions commerciales, la planification commerciale intégrée et la gestion des revenus.

Nous accompagnons plus de 80 marques réparties dans plus de 30 pays. Notre croissance est à la fois importante et régulière : nous avons figuré pendant neuf années consécutives sur la liste Inc. 5000 des entreprises privées à la croissance la plus rapide.

Le siège mondial d’UpClear est situé à New York, et nous disposons de bureaux satellites à Londres, Paris et Singapour.

Le poste 

UpClear recrute un ou une Data Scientist à Paris pour rejoindre notre équipe data science et IA en pleine croissance. Nous éditons BluePlanner, la plateforme de Trade Promotion Management et de Revenue Growth Management qu'utilisent les industriels des biens de grande consommation pour planifier leurs promotions, piloter leurs dépenses commerciales et gérer les déductions des distributeurs. 

Vous travaillez aux côtés de notre Lead Data Scientist sur les modèles de RGM Labs, notre produit d'analyse de l'élasticité-prix et de la croissance du chiffre d'affaires, ainsi que sur de nouveaux projets IA. Un poste pour apprendre vite : de vrais modèles, de vrais clients, et un lead expérimenté qui relit votre travail.

Responsabilités 

• Préparer les données. Nettoyer et explorer les ventes, prix et promotions hebdomadaires issus des données panel (Circana, Nielsen) et des systèmes clients. 

• Construire des modèles. Développer et améliorer les modèles de prévision, d'uplift promotionnel et d'élasticité-prix, accompagné par le lead. 

• Valider. Réaliser des back-tests, suivre les métriques d'erreur et vérifier que les résultats ont du sens métier. 

• Automatiser. Transformer des notebooks en pipelines testés et reproductibles sur Microsoft Fabric et Azure. 

• Contribuer aux fonctionnalités IA. Participer à la construction et à l'évaluation d'assistants LLM : jeux de tests, prompts et conception des outils. 

• Expliquer. Préparer des graphiques clairs et des notes courtes pour le produit, le customer success et les clients. 

Requirements

Compétences requises 

• 1 à 3 ans en data science, stages et alternance compris. 

• Bac+5 en statistiques, mathématiques appliquées, économétrie, informatique ou data science. 

• Statistiques : bonnes bases en régression, tests d'hypothèses et séries temporelles. 

• Python : pandas, scikit-learn et notebooks, avec un code propre sous Git. 

• SQL : à l'aise pour interroger et joindre de grandes tables. 

• Curiosité pour la façon dont les entreprises décident de leurs prix et de leurs promotions. 

• Communication : clair à l'écrit comme à l'oral, y compris avec des interlocuteurs non techniques. 

• Langues : français et anglais courants ; l'anglais est notre langue de travail avec les clients. 

Competences supplementaires appréciées

• Modélisation bayésienne (PyMC, Stan) 

• Spark, Microsoft Fabric ou Databricks 

• Un projet utilisant des LLM (API OpenAI, RAG, évaluation) 

• Un stage dans le retail, les biens de grande consommation ou le pricing 

• Des projets personnels, académiques ou Kaggle à nous montrer 

Envoyez votre CV et le lien vers un projet dont vous êtes satisfait (GitHub, notebook, mémoire ou rapport) 

Benefits

Les employés d'UpClear ont accés à des avantages, incluant :

• L’opportunité de rejoindre une entreprise SaaS internationale en pleine croissance, présente sur tous les grands marchés FMCG.

• Une exposition aux technologies cloud les plus récentes et la participation à l’évolution globale du produit.
• Un environnement collaboratif et multiculturel, en interaction étroite avec les équipes de Londres, Paris, New York et Singapour.

• Un modèle de travail hybride, combinant présence au bureau et flexibilité à distance.
• Un package de rémunération compétitif, en fonction de l’expérience.

• Mutuelle+
• Prévoyance+
• RTT