Data Scientist — Marketing client & Scoring - 3/5 Ans XP

Au sein de l'équipe Marketing Client, vous concevez et industrialisez des modèles de scoring pour améliorer la performance des campagnes d'acquisition digitale et maximiser le cross-sell sur la base assurée existante.

Périmètre 1 — Scoring & optimisation des enchères

Enrichissement des signaux pour Google Ads

Construire et transmettre des signaux comportementaux enrichis à Google pour alimenter les stratégies d'enchères Smart Bidding (taux d'engagement, micro-conversions, comportement on-site).

Score de propension devis → souscription

Développer un modèle de scoring prédictif estimant la probabilité qu'un prospect ayant réalisé un devis finalise une souscription — afin d'ajuster dynamiquement les enchères.

Score de valeur client (LTV)

Estimer la valeur économique générée par chaque lead (primes prévisionnelles, durée de vie, sinistralité estimée) pour piloter le coût d'acquisition par segment de valeur.

Périmètre 2 — Multi-équipement & cross-sell

Modèle de recommandation produit

Identifier, par similarité de profil, les assurés susceptibles de souscrire des produits complémentaires : AGA (Assurance Garantie Accidents), AEP (Assurance Emprunteur Perso) et A2P (Assurance Protection Patrimoine).

Scoring d'intérêt & ciblage thématique

Segmenter la base clients selon les centres d'intérêt et signaux d'appétence produit pour alimenter des scénarios de campagnes personnalisés (email, push, display).

Machine Learning & Data Science

Modèles de classification et régression (XGBoost, LightGBM, logistique), scoring de propension, estimation de valeur client — 3 ans d'expérience minimum.

Stack Azure / Databricks

Azure Machine Learning, Azure DevOps (CI/CD, pipelines de déploiement), Databricks (MLflow, Feature Store). Mise en production de modèles ML en environnement cloud.

MLOps & industrialisation

Construction de pipelines CI/CD pour modèles ML, versioning de modèles, monitoring de dérive, automatisation du réentraînement. Expérience concrète en scoring client mis en production appréciée.

Soft skills & posture

Capacité à travailler en interface directe avec les équipes métier (Marketing, Acquisition, CRM) à chaque étape du delivery — cadrage, conception, restitution des résultats, itération. Pédagogie sur les outputs modèles, autonomie et sens de la priorisation dans un contexte multi-projets.