Senior Data Scientist (H/F)

Description de l'entreprise

Believe est l'un des leaders mondiaux du marché de la musique numérique. Believe a pour mission 
d’accompagner les artistes et les labels locaux dans l’écosystème digital en leur offrant des solutions à 
chaque étape de leur carrière et de leur développement. 
Ce sont plus de 2020 salariés dans plus de 50 pays qui accompagnent les artistes avec expertise, 
respect, équité et transparence. 
Afin de soutenir notre forte croissance sur tous les continents, nous sommes constamment à l’affût de 
nouveaux Believers. Rejoignez-nous afin qu’ensemble, nous ayons un impact fort et plus positif sur 
l’industrie musicale !
Believe est cotée sur le compartiment A du marché réglementé d’Euronext Paris (Ticker : BLV, ISIN : 
FR0014003FE9).
Ready to #setthetone with Believe?

Description du poste

Le rôle est à pourvoir au sein du Data Office, pôle d'expertise data de Believe regroupant les activités de data management, data engineering, data science et d'architecture data. 

Au sein de l’équipe Data Science, en tant que Senior Data Scientist, vous construirez des modèles prédictifs. Vous interviendrez de la définition du besoin business à la restitution des résultats aux équipes métiers.  

Ce poste est clé pour structurer et exploiter notre richesse de données afin de créer des modèles prédictifs avancés et des outils d’aide à la décision. 

L’objectif est d’apporter une approche scientifique et data-driven aux décisions stratégiques, en s’appuyant sur des techniques avancées en Machine Learning, Data Science et modélisation économique. 

Les sujets traités par l’équipe sont transverses et impacteront l’efficacité opérationnelle, le développement d’audience, le marketing ou encore la signature d’artistes. 

Qualifications

Une autonomie forte est attendue pour ce rôle. Un minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist vous permettra d’apporter une véritable expertise à l’équipe. 

• Un forte capacité d’abstraction et des connaissances avancées en statistiques et mathématiques appliquées sont nécessaires pour ce poste. Un master ou école d'ingénieur spécialisée en statistiques ou mathématiques est un pré-requis.  

• Selon votre profil, de solides connaissances techniques seront demandées et/ou business pour accompagner le travail de discovery et compréhension métier. 

Soft skills 

• Sensibilité business & esprit analytique : Capacité à comprendre des enjeux business et à proposer des solutions pragmatiques. 

• Communication & vulgarisation : Savoir expliquer des modèles complexes à des non-techniques et adapter le discours selon l’audience. 

• Collaboration interdisciplinaire : Travailler avec des équipes métier variées (Sales, Marketing, Finance, Tech). 

• Autonomie & proactivité : Capacité à prendre des initiatives et à expérimenter de nouvelles approches. 

• Niveau de français et d'anglais courant 

Hard skills 

Nous recherchons un(e) candidat(e) ayant une expertise solide dans certaines des compétences listées ci-dessous, et une curiosité intellectuelle lui permettant de monter rapidement en compétence sur les autres. Nous avons bien conscience qu’un(e) candidat(e) ne maîtrisera pas tous ces sujets de manière approfondie. Ce qui compte, c'est une bonne maîtrise des bases en Data Science et une capacité à s’adapter aux problématiques business. 

Modélisation et Machine Learning avancé  

• Une expérience significative sur la prédiction de séries temporelles sera un élément différenciant 

• Modèles de scoring et classification 

• Modèles de régression avancés  

• Apprentissage non supervisé  

• Feature engineering et mise en production de modèles 

Expérience en optimisation et aide à la décision  

• Optimisation des prix et simulation de scénarios (Monte Carlo, optimisation bayésienne) 

• Recommandation algorithmique et ranking (collaborative filtering, hybrid models) 

Analyse de la causalité et inférence causale 

• Méthodes statistiques pour analyser les interactions et les influences entre différentes sources de données ou canaux de distribution (Causal Impact, Difference-in-Differences, Propensity Score Matching). 

• Utilisation des modèles de causalité dirigée (Bayesian Networks, Structural Equation Modeling).

Stack technologique & outils 

• Python (Pandas, Scikit-learn, PySpark, TensorFlow/PyTorch, XGBoost, LightGBM) 

• SQL et gestion de bases de données (notre data platform utilise Snowflake) 

• Git et bonnes pratiques de développement 

Informations supplémentaires

SET THE TONE WITH US

​Chez Believe, nous avons deux cœurs : nos collaborateurs et nos artistes.​

Nous croyons en la force de nos collaborateurs, qui s'épanouissent chaque jour en développant leur potentiel... Notre objectif est d'offrir à nos collaborateurs le meilleur environnement possible pour qu'ils puissent s'épanouir.​

ROCK THE JOB ​

• Programme de formation et de coaching sur-mesure ​

• Une politique de télétravail​

• Un programme de bien-être "Pauses" avec de nombreuses activités et animations​

• Accès à Eutelmed, la plateforme numérique de santé mentale et de bien-être qui permet de parler à un psychologue expérimenté​

• Un restaurant d'entreprise sain et éco-responsable​

• Une assurance santé individuelle ou familiale​

• Avantages CE ​

• Un rooftop​

• Une salle de sport avec des cours gratuits​

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SING IN HARMONY ​

• Programme Ambassadeur : la possibilité pour tous les Believers de participer à des initiatives de bénévolat afin d'avoir un impact positif sur la diversité, l'équité et l'inclusion (DEI), le bien-être et la planète.​

• Mise en place du Forfait mobilité durable: remboursement jusqu’à 600€ des frais de transport en commun/avec une faible empreinte carbone.​

• Congé 2nd parent de 5 jours calendaires rémunérés à 100% (en plus du congé légal paternité ou du congé d’adoption, nous ne l’attribuons pas au congé maternité)​

​

Believe s’engage à garantir l’égalité des chances en matière d’emploi, sans tenir compte de l’origine, du genre, de l’âge, de l’orientation sexuelle, de la religion ou de l’état de santé.​