des comptes jusqu'à la génération des devis et l'activation des campagnes. L'objectif est de fournir un moteur CPQ performant et fiable, un catalogue unifié et scalable, et de garantir l'intégration fluide avec l'ERP (NetSuite), les opérations, le marketing et la data. Le projet inclut la gouvernance du catalogue, la gestion des règles de pricing, des bundles, des remises et des options, ainsi que la clarification des règles métiers transverses. L'accent est mis sur l'amélioration de l'efficacité commerciale, la modernisation de l'écosystème et la simplification de l'offre. Les KPIs suivis incluent le taux d’erreur devis, le temps de génération, l’adoption CRM et la qualité des données. Les technologies utilisées comprennent Salesforce Sales Cloud, Salesforce CPQ, NetSuite, Java, API REST, Jira et Confluence. La méthodologie Agile/Scrum est appliquée pour piloter le delivery et assurer la qualité des livrables.

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Le projet vise à concevoir, développer et industrialiser des modèles prédictifs avancés pour générer des insights à forte valeur ajoutée et accompagner la prise de décision business. Les travaux incluent la collecte, le nettoyage et la préparation de jeux de données complexes, le développement de pipelines de traitement de données et d’apprentissage automatique, ainsi que l’industrialisation de modèles de machine learning (classification, moteur de recommandation, séries temporelles, etc.).

Collaboration étroite avec les équipes Data Engineering, Etudes, Marketing et DSI pour l’intégration et la valorisation des solutions data.
Assurance de la qualité, de la robustesse et de la performance des modèles mis en production, avec mise en place de dashboards de monitoring et définition de métriques de performance adaptées.
Veille technologique constante sur les évolutions en data science, machine learning, IA et outils associés.
Participation à des études ad-hoc, réalisation de POCs et proposition de mod

Mediaperformances

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