Description de l'annonce:

TELEPERFORMANCE est le leader mondial de la gestion de l’expérience client multicanal. Présent dans 82 pays, le groupe compte plus de 300 000 collaborateurs dans le monde, au service de clients internationaux prestigieux, souvent leaders dans leur domaine.

Présent en Tunisie depuis 2000, TELEPERFORMANCE emploie plus de 7000 collaborateurs sur ses centres du Grand Tunis (Charguia 2, Montplaisir, Kram et Ben Arous) et de Sousse.

Pour la 4^ème année consécutive, TELEPERFORMANCE :

-  est certifiée « Meilleur employeur en Tunisie / Best Places To Work in Tunisia »

-  a reçu le « Label Kincentric Best Employers™ in Tunisia » confirmant notre position de meilleur employeur en Tunisie

TELEPERFORMANCE a également réussi à se hisser au rang des meilleurs employeurs en Afrique dans le cadre du prestigieux programme BEST PLACES TO WORK in AFRICA en se positionnant 1ère dans notre secteur.

Nos valeurs sont Mondialement reconnues, ces labels étant obtenus suite à l’évaluation de ces indicateurs : l’Engagement, la Marque Employeur, le Leadership et la Culture de la Performance.

Dans le cadre de notre développement en Tunisie, nous recrutons un Data Scientist (H/F) :

Raison d'être du poste :

• Conseiller les clients sur l'utilisation des informations disponibles pour effectuer des analyses d'exploration de données (segmentations et modèles prédictifs) pertinentes pour leurs activités..
• Effectuer des analyses exploratoires des informations, des synthèses et des visualisations de données qui s'adaptent aux besoins des clients.
• Conseiller dans l'interprétation des résultats statistiques et dans les décisions éventuelles qui en découlent compte tenu du contexte de chacun des clients.

Responsabilités et Obligations :

Est Responsable :
• De la valeur ajoutée aux activités et aux opérations des clients, grâce à des techniques d'exploration de données. Prédire les erreurs dans les commandes, les ventes, le churn, les réclamations, etc., ainsi que la segmentation et d'autres techniques dans les différentes phases du cycle de vie du client.
• De la relation client, travaillant ensemble pour développer des analyses basées sur les données de l'entreprise et des clients.
• Du calcul du retour sur investissement de chaque projet de data mining.
• De comprendre les modèles de données de chaque client et de concevoir une solution pour proposer une augmentation des ventes ou une réduction des coûts pour les clients.

Principales attentes du poste :

• Excellentes relations interpersonnelles pour la gestion de l'équipe, ainsi que la commercialisation du secteur auprès des clients internes et externes.
• Excellentes compétences en communication écrite et orale
• Connaissances statistiques approfondies et bonne utilisation des outils d'exploration de données. Capacité commerciale à communiquer avec assurance les résultats d'analyse.

Etudes, Diplômes et Certifications :

• Diplômé en génie, en statistique ou diplôme connexe.
• Maîtrise ou diplôme en data mining ou statistiques appliquées.
• Diplôme ou cours en analyse de données ou en programmation dans des bases de données. reporting, ou bigdata.
• Certifications liées à l'exploration de données et aux statistiques

Expériences Professionnelles :

• Minimum 2 ans dans le traitement des techniques de data mining, avec différents logiciels (SPSS, R, SSAS, SAS, etc.).
• Elaboration de rapports avec des outils de BI (Reporting Services, QlikView, PowerBI ou similaire).
• De solides relations avec les clients internes et externes.
• De la visualisation de données et des histoires de réussite de l'exploration de données.
• Privilégiée dans un environnement de centre d'appels, connaissance des KPI de centre d'appels.
• Avec la théorie de l’apprentissage statistique.
• Dans la résolution de problèmes complexes et peut se concentrer sur la création de solutions utiles et  pratiques.

Compétences techniques :

• Programmation d'entrepôt de données souhaitable et solide connaissance des structures de données et des algorithmes.
• Maîtrise des algorithmes d'apprentissage automatique.
• Expert en techniques de data mining vérifiables (réseaux de neurones, régression linéaire, arbres de décision, clustering, règles d'association), avec différentes applications, dans différents logiciels de data mining (R, SPSS, SAS, etc.).
• Connaissance des outils de visualisation (MSRS-Reporting Services, Power BI, Tableau, Qlikview, Microstrategy ou similaire).
• Excel avancé dans l'analyse des informations et Visual Basic pour les applications.
• Connaissance des systèmes de téléphonie (Avaya, Genesys, etc.) ainsi que des CRM de billetterie (zendesk, bliss, etc.).
• Approche analytique et orientée solution.
• Connaissances techniques de base sur les problèmes de connectivité Internet, la configuration du modem et les paramètres VPN / proxy.
• Anglais: uniquement dans les campagnes bilingues (EPL: 3, TOEFL: 550, TOEIC: 900)