Senior Data Scientist

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 5 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 58%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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11 - 50 employés

Fondée en 2020

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💰 €13 000 000 Series A - GoodFit en 2025-09

Consulting • Marketing • SaaS

GoodFit. io est une plateforme de données configurable pour les équipes de go-to-market (GTM) qui aide les entreprises à cartographier et enrichir leur marché cible, à prioriser et segmenter les comptes, à définir des personas et à découvrir des contacts à grande échelle, et à orchestrer l'engagement à travers n'importe quel outil de vente et de marketing. Elle fournit des données firmographiques, technographiques, des signaux d'embauche et de financement, des perspectives basées sur le web crawling et les avis, et permet aux clients de créer des modèles de classification (y compris des étiquettes basées sur des LLM) pour adapter les jeux de données aux stratégies ABM, menées par SDR, programmatiques ou hybrides de GTM. GoodFit se positionne comme une solution SaaS B2B axée sur l'amélioration de l'efficacité du GTM et la qualité du pipeline.

Description

• Design and develop ML models (e.g., classification, ranking, scoring) that power customer-facing features • Use SQL and Python (pandas, scikit-learn) to analyse product data and identify opportunities • Rapidly prototype new AI/ML-driven product ideas in collaboration with Product and Design • Define hypotheses, evaluate model performance, and iterate quickly • Collaborate with Engineering to productionise validated models • Improve automation, personalisation, and predictive capabilities within the product • Ensure models are measurable, interpretable, and aligned with user value • Assess and validate internal and external data sources used in ML features • Evaluate signal quality, bias, completeness, and reliability • Define metrics and checks to ensure data is fit for customer-facing use • Move from ambiguous problem → prototype → shipped feature with strong ownership

🎯 Exigences

• 5+ years of professional experience in data science or applied ML • Strong SQL skills and confidence working directly with product data • Strong Python experience for modelling (pandas, scikit-learn) • Solid understanding of statistics and model evaluation techniques • Experience shipping ML-powered features in production • A product-oriented mindset and comfort working cross-functionally • Strong communication skills and the ability to explain complex concepts clearly • Experience working in a startup environment or high-growth company • Bonus • Experience shipping ML features in a B2B SaaS product • Experience with LLM-based systems • Experience with recommendation or ranking systems