Elaboré par

Data scientist

Présentation du métier

Créer et appliquer des modèles d’analyse algorithmiques complexes à partir du croisement de données émanant de sources multiples et dispersées pour aider l’entreprise à faire des choix stratégiques et opérationnels

Activités principales

Domaine d’activité 1 : Construction d’outils de suivi et d’analyse (prédictive) de données

• Compréhension et analyse des comportements des joueurs : acquisition, progression, monétisation, typologie des joueurs, segmentation
• Définir une modélisation statistique qui permette de traduire une problématique business et d’y répondre
• Construire des outils d’analyse pour collecter les données du jeu
• Définir des règles de modification des paramètres du jeu (difficulté, offres spéciales, prix) en fonction du comportement de chaque joueur permettant d’améliorer l’expérience utilisateur et d’augmenter l’engagement et la monétisation
• Collecter et rassembler l’ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaires à l’analyse et pertinentes
• Organiser, étudier et synthétiser ces sources de données sous forme de résultats exploitables et les resituer dans le système d’information cible
• Convertir, coder et cartographier des données de consommation ou d’usage produit dans un format compréhensible par l’ensemble des collaborateurs.
• Proposer des recommandations sur les BDD à modifier, rapatrier, externaliser, internaliser
• Formuler des recommandations aux équipes de production
• Communiquer sur les données clés liées au jeu

Domaine d’activités 2 : Participation à la définition et à l’optimisation de la stratégie marketing

• Participer à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie marketing de l’entreprise
• Modéliser les comportements
• Déterminer une stratégie de prix adaptée au marché en tenant compte des spécificités locales (en coordination avec les équipes de production et de business)
• Participer au développement et à l’implémentation de tests statistiques avancés pour résoudre les problèmes des consommateurs
• Analyser les données clés liées aux comportements de jeu, à la segmentation des joueurs, aux campagnes marketing et communiquer auprès des managers
• Extraire de nouveaux usages utilisateurs
• Développer en permanence de nouvelles analyses pour mener à des décisions et stratégies visant l’attraction de nouveaux utilisateurs et leur fidélisation
• Effectuer des prédictions et des suivis sur les tendances d’évolution et/ou sur l’impact des décisions

Domaine d’activités 3 : Management d’équipe

• Animer les réunions, organiser et planifier les interventions d’une équipe d’analystes de données.
• Gérer un budget et évaluer le coût des interventions.
• Dimensionner les projets et définir les choix techniques et méthodologiques des interventions

Domaine d’activités 4 : Veille technologique sur les outils de datamining

• Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et les solutions logicielles d’analyse des données.
• Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et d’analyse des données.
• Sélectionner les nouveaux outils et techniques de data management

Activités secondaires

• Concevoir et entretenir des datawarehouse (entrepôts de données décisionnelles)
• Suivre et animer les partenariats de recherche et développement des nouveaux outils de datamining avec des organismes de recherche

Principales compétences

Compétences requises

→ Savoir…
• travailler en transversalité
• convaincre
• animer une équipe

→ Faire preuve de…
• leaership et esprit d’entreprise
• créativité pour imaginer de nouveaux modèles d’analyse de données
• écoute des évolutions, des tendances (réseaux sociaux, comportements utilisateurs)
• discrétion et respect de règles de confidentialité
• esprit de synthèse
• rigueur
• réactivité et proactivité
• aisance dans les relations interpersonnelles
• diplomatie
• pédagogie

Connaissances indispensables

→ Connaître…
• les mathématiques, algorithmes, statistiques (compétences techniques avancées)
• les statistiques avancées et les modèles de prévision
• le monde de l’ingénierie informatique
• les problématiques marketing et de gestion
• la chaîne de production et les métiers du jeu vidéo
• les outils de data management (SAS, SPSS, SAP Infinite Insight, Python, R, Excel, Access, etc.)
• bonne connaissance des outils de Web analyse (Omniture, Google analytics etc.)
• excellente maîtrise des bases de données SQL et no-SQL.
• l’Anglais
• les techniques de veille, analyse et gestion documentaire
• les logiciels spécifiques à son domaine d’activité

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