Data Scientist commercial

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Synthesia

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501 - 1000 employés

Fondée en 2017

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🤝 B2B

🔥 Financement dans la dernière année

💰 €200 000 000 Series E - Synthesia en 2025-10

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

<Synthesia> Synthesia est une plateforme SaaS de vidéos IA qui permet aux entreprises de créer des vidéos de qualité studio sans caméras, microphones, acteurs ou studios en utilisant des avatars IA et des voix off synthétiques. La plateforme prend en charge plus de 160 langues, offre une fonction de traduction/localisation en un clic, un enregistreur d'écran IA, la gestion de marque, la collaboration et l'analyse, ainsi qu'une sécurité de niveau entreprise (SOC 2 Type II, RGPD). Elle est principalement commercialisée auprès des équipes et des entreprises pour la formation, l'aide à la vente, le marketing, la gestion des connaissances et la communication interne, aidant les entreprises à accroître la production vidéo tout en réduisant le temps et les coûts.

Description

• Collaborer avec les équipes Sales, RevOps, Customer Success et Marketing pour transformer des questions commerciales ambiguës en problèmes mesurables et en jeux de données exploitables par des modèles. • Concevoir et itérer sur des modèles prédictifs et de classification (par ex. scoring de santé, scoring d'intention), avec validation rigoureuse, monitoring et indicateurs de succès clairs. • Déployer des modèles en production en collaboration avec l'équipe Data Engineering (jobs batch, pipelines, génération de features, gestion des versions et observabilité). • Maintenir et améliorer les modèles existants : surveillance des performances, stratégies de réentraînement, détection de dérive et amélioration de la fiabilité. • Rendre les modèles exploitables : produire des sorties claires, documentation et recommandations pour que les équipes commerciales puissent agir sur les insights. • Contribuer à une forte culture de l'expertise Data Science : qualité du code, reproductibilité, rigueur expérimentale et choix pragmatique de modèles.

🎯 Exigences

• Plusieurs années d'expérience en entreprise en tant que Data Scientist (ou poste équivalent), avec mise en place de modèles statistiques/ML de bout en bout. • Solides bases en Machine Learning appliqué et en statistiques, avec un bon jugement entre complexité du modèle et impact. • Mentalité « production » : expérience de modèles déployés, connaissance du monitoring, des stratégies de réentraînement, de la qualité des données et des contraintes opérationnelles. • Maîtrise avancée de SQL et Python, avec expérience en préparation de données et feature engineering. • Capacité à communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, en expliquant les compromis et les limites des modèles. • À l'aise dans un environnement à forte autonomie : vous savez planifier votre travail, aligner les parties prenantes et livrer sans recevoir des tickets détaillés. • Expérience sur des problématiques commerciales / go-to-market (intelligence commerciale, lead scoring, churn, expansion, attribution, prévision). • Expérience de collaboration étroite avec des stacks data modernes (Snowflake, dbt, Airflow) et des patterns ML en production. • Expérience dans la conception de sorties modèles intégrables dans des workflows commerciaux (dashboards, alertes, signaux CRM).

🏖️ Avantages

• Travailler sur des problématiques au croisement de l'utilisation produit et des résultats commerciaux. • Prendre en charge des projets à impact de bout en bout — de la définition à la production. • Rejoindre une équipe qui valorise l'autonomie, l'expertise et la rapidité.