Lead Data Scientist (H/F)

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 Lead Data Scientist à Paris pour prendre en main l'ensemble de nos sujets data science et construire l'équipe qui les fera grandir. 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. 

La data science est déjà au cœur de notre produit le plus récent, RGM Labs : analyse de l'élasticité-prix et de la croissance du chiffre d'affaires, avec un assistant IA intégré. Nous voulons aller beaucoup plus loin sur l'IA, les modèles prédictifs et de nouveaux projets data science. Vous pilotez ces travaux, les réalisez vous-même et recrutez les personnes qui les construiront avec vous. 

Responsabilités 

Vous êtes responsable de tous les modèles de data science d'UpClear, des données retail brutes jusqu'aux chiffres sur lesquels nos clients s'appuient pour décider. 

• Prendre en main les modèles. Reprendre et améliorer les modèles de RGM Labs : décomposition des ventes, prévision du baseline, uplift promotionnel et élasticité-prix, ainsi que les simulations (what-if) qui s'appuient dessus. 

• Les industrialiser. Automatiser l'entraînement et le rafraîchissement pour chaque client, mettre en place back-testing et monitoring, rendre les résultats reproductibles et explicables. 

• Maîtriser les données. Travailler avec les données panel retail (Circana, Nielsen) et les données de ventes clients sur Microsoft Fabric, y compris notre rapprochement assisté par LLM entre produits distributeurs et références (SKU) clients. 

• Intégrer l'IA dans nos produits. Concevoir des fonctionnalités et des assistants à base de LLM (Azure OpenAI, tool calling, RAG) avec des garde-fous clairs : les chiffres viennent toujours des modèles. 

• Définir la feuille de route. Avec le produit et la direction, choisir les projets data science à lancer, les dimensionner et démontrer leur valeur aux clients. 

• Rester opérationnel. Écrire du Python de production, relire le code et les modèles de l'équipe, et maintenir un haut niveau d'exigence. 

Travailler avec les clients. Expliquer les résultats des modèles aux équipes Revenue Management et commerciales, et accompagner l'équipe commerciale lors des démos et des pilotes. 

Construction de l'équipe
Vous démarrez comme data scientist senior et devenez responsable d'une équipe data science et IA. 

• Recruter. Définir les profils, mener les entretiens et réaliser les premiers recrutements, à commencer par un ou une data scientist qui vous rejoint. 

• Accompagner. Faire monter en compétence les profils juniors sur la modélisation, la qualité du code et la relation client. 

• Fixer les standards. Mettre en place les pratiques de l'équipe : revue de code, suivi des expériences, validation des modèles, documentation et passation. 

• Faire grandir l'équipe au rythme des projets IA et data science, en justifiant chaque nouveau recrutement. 

Vous faites partie de l'équipe Data et travaillez avec le produit, le développement et les équipes en contact avec les clients.