Data Scientist / Scientifique en IA appliquée

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Valnet

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📱 Médias

Media • Entertainment

Valnet est une entreprise mondiale d'édition numérique et d'investissement médiatique basée à Montréal, au Canada. Fondée en 2012, la société possède et gère plus de 25 marques faisant autorité dans divers secteurs, notamment le divertissement, le sport, la technologie, l'automobile, le jeu, le style de vie et le voyage. Le vaste réseau de Valnet attire des millions de visites quotidiennes sur site et une large gamme d'abonnés sur les réseaux sociaux et les plateformes vidéo. Leurs marques ont été reconnues comme partenaires médias officiels pour des événements de haut niveau tels que le LA Auto Show et le New York Comic Con.

Description

• Concevoir et déployer des agents légers pour l'intelligence éditoriale et les opérations de monétisation/publicité • Extraire et analyser des données depuis des sources telles que Google Ad Manager, Google Search Console, GA4 et des API tierces • Détecter automatiquement anomalies, tendances et signaux de performance • Envoyer alertes, rapports et recommandations dans Slack ou Google Sheets • Utiliser des LLMs (Gemini ou équivalent) pour générer des briefs de contenu, des scores et des angles éditoriaux

🎯 Exigences

• Expérience dans la création de pipelines de données et d'intégrations d'API (REST APIs, Google APIs, Slack API) • À l'aise avec l'utilisation d'APIs LLM (Gemini, OpenAI, Anthropic) dans des workflows multi-étapes • Capacité à cadrer et à livrer rapidement — solutions légères, pas des projets d'architecture d'entreprise • Expérience dans les médias, l'édition ou les environnements SEO/ad tech (un plus, mais pas obligatoire)

🏖️ Avantages

• Contrat freelance • Travailler dans un environnement média numérique dynamique • Opportunité de concevoir des outils d'automatisation intelligents pour les opérations éditoriales et de monétisation

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Zenlaw

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Data Scientist contribuant aux tâches NLP et au développement de modèles d’IA chez Zenlaw. Collaboration avec les ingénieurs et les juristes pour améliorer l’abstraction des données et la précision des modèles.

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