GROWTH DATA SCIENTIST
Pubblicato il 13-08-2026 - Altro in Milano
Faites un pas en avant et laissez-vous surprendre par Edenred. Chaque jour, nous fournissons des solutions innovantes pour améliorer la vie de millions de personnes, en connectant les employés, les entreprises et les commerçants dans le monde entier. Nous savons qu'il y a des centaines de façons pour vous d'évoluer. Avec nous, vous développerez vos compétences dans un environnement multiculturel, stimulant et dynamique. Osez rejoindre Edenred et préparez-vous à vous épanouir dans une entreprise internationale qui vous offrira des opportunités infinies. La méritocratie fait partie de notre ADN. Chez Edenred, nous reconnaissons, recrutons et développons tous les talents. Venez comme vous êtes, dans le respect de votre singularité et contribuer à l'aventure Edenred avec nous. Nous nous engageons à prévenir toute forme de discrimination et à proposer à tous nos candidats des opportunités égales indépendamment de leur genre et expression de genre, handicap, origine, croyance religieuse et orientation sexuelle ou tout autre critère.
YOU WILL VIBE WITH US We are looking for a Growth Data Scientist with proven experience in developing Advanced Analytics and Machine Learning solutions to support business processes, particularly in the areas of Sales and Customer Management. The successful candidate will work closely with business stakeholders, transforming data and insights into concrete actions while contributing to the adoption of models within operational processes. This role requires a strong combination of technical expertise and business acumen, operating in a hybrid environment that combines model development with their practical application across business functions.
Key Responsibilities Design, develop, and deploy Machine Learning and Advanced Analytics models
Build predictive models (e.g., churn, cross-sell, up-sell, propensity models, etc.) and develop the related features and datasets
Translate models into operational outputs (customer lists, scores, targeting lo