Kering Data Scientist

Département
Research, Innovation & Product Development
Secteur
Fashion, Apparel & Leather Goods
Publié
3 août 2026

À propos de Kering

Kering est un groupe mondial de luxe reconnu pour accompagner certaines des Maisons les plus influentes au monde dans la mode, la maroquinerie, la joaillerie et la lunetterie, notamment Gucci, Saint Laurent, Bottega Veneta, Balenciaga et Boucheron. En tant qu’employeur, Kering offre un environnement singulier où l’excellence créative, l’esprit entrepreneurial et la durabilité à long terme se rejoignent. Le Groupe donne à ses talents les moyens de façonner l’avenir du luxe par l’innovation, le savoir-faire et des pratiques d’entreprise responsables. Fort d’une culture internationale fondée sur la diversité, l’inclusion et une ambition partagée, Kering propose des opportunités de carrière porteuses de sens à des professionnels désireux de contribuer à des marques d’exception tout en faisant progresser une industrie du luxe plus durable et plus imaginative.

Kering recrute Data Scientist à Paris pour piloter initiatives marketing effectiveness et MMM à travers Maisons de luxe ; maîtrise expert Python, SQL et économétrie requise.

Rôle et responsabilités

  • Piloter de bout en bout des projets de mesure de l'efficacité marketing pour différentes Maisons et marchés, en couvrant l'intégralité du cycle de vie des analyses, depuis le cadrage et la collecte des données jusqu'à la modélisation, l'interprétation des résultats et la formulation de recommandations actionnables
  • Concevoir, développer et faire évoluer en continu des modèles statistiques, économétriques et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de quantifier l'impact et la contribution incrémentale des différents leviers marketing sur les principaux indicateurs de performance business, notamment les ventes, le trafic et l'engagement
  • Produire des analyses et des insights directement exploitables par les équipes Média, Marketing et CRM, incluant la mesure du ROAS, l'attribution de contribution par canal, l'analyse des courbes de saturation, la modélisation de scénarios d'investissement et l'optimisation de l'allocation budgétaire
  • Développer des méthodologies robustes, scalables et standardisées pouvant être appliquées à l'échelle du Groupe tout en tenant compte des spécificités des Maisons, des marchés et de la disponibilité des données pour assurer la cohérence analytique et la pertinence business
  • Collaborer étroitement avec les équipes Kering Media, Marketing, CRM et Data, les Maisons individuelles et les partenaires externes afin de garantir la qualité, la fiabilité et l'exploitabilité des données intégrées dans les modèles et cadres analytiques
  • Assurer la qualité et la robustesse des analyses en challengeant les données sources, en réalisant des analyses de sensibilité exhaustives et en évaluant de manière transparente les niveaux d'incertitude et les limitations associés aux modèles développés
  • Présenter les résultats et recommandations aux parties prenantes techniques et métier, faciliter les processus de prise de décision et accompagner l'appropriation des insights afin de maximiser l'impact business et d'éclairer l'allocation stratégique des investissements

Qualifications requises

  • Diplôme de niveau licence en Data Science, Statistiques, Économétrie, Mathématiques Appliquées, Économie Quantitative ou dans un domaine quantitatif connexe
  • Solide fondation en modélisation statistique et économétrique, incluant les techniques de régression, l'analyse de séries temporelles, les méthodologies bayésiennes, les cadres de validation de modèles et la quantification de l'incertitude
  • Maîtrise approfondie des concepts clés du Marketing Mix Modeling (MMM), notamment les effets d'adstock, les courbes de saturation, la décomposition du baseline, les variables de contrôle, le calcul du ROAS et l'analyse des courbes de réponse
  • Maîtrise experte de Python, SQL et Git pour le développement, l'industrialisation et la maintenance de modèles analytiques robustes et de solutions prêtes pour la production
  • Capacité démontrée à collecter, explorer, valider et réconcilier des données provenant de sources diverses ; identifier les anomalies de données et évaluer de manière critique la fiabilité des résultats des modèles et des conclusions analytiques
  • Expérience pratique de l'intégration d'outils d'Intelligence Artificielle et des bonnes pratiques associées dans les flux de travail analytiques afin d'améliorer la productivité et la qualité des livrables
  • Capacité à comprendre, challenger et accompagner les exigences métier complexes au sein d'environnements internationaux et multidisciplinaires avec des priorités de parties prenantes concurrentes
  • Compétences fortes en communication et en collaboration, avec une capacité démontrée à communiquer efficacement avec les spécialistes techniques et les parties prenantes métier non-techniques
  • Capacités analytiques et de synthèse rigoureuses, permettant l'identification rapide des défis métier clés et le développement de solutions contextuellement pertinentes
  • Curiosité intellectuelle, initiative et orientation vers l'apprentissage continu, avec une volonté de partager les connaissances et de contribuer activement au succès collectif de l'équipe

Compétences

Python SQL Git Statistical modeling Econometric modeling Marketing Mix Modeling (MMM) Time-series analysis Bayesian methods ROAS analysis Data validation and quality assurance Artificial Intelligence tools Sensitivity analysis Stakeholder communication

Expérience requise

3 à 5 ans d'expérience professionnelle en Data Science, Économétrie ou Marketing Analytics, avec une expertise prouvée dans la mesure de l'efficacité marketing à travers des projets de Marketing Mix Modeling (MMM) et d'attribution marketing multi-canal. Historique démontré de transformation de données complexes en recommandations claires et actionnables pour les parties prenantes exécutives et opérationnelles. L'expérience de collaboration avec des équipes cross-fonctionnelles couvrant le marketing, les médias, le CRM et les organisations de données dans des environnements à structure matricielle est hautement valorisée.

Formation

Diplôme de niveau licence en Data Science, Statistiques, Économétrie, Mathématiques Appliquées, Économie Quantitative ou dans une discipline quantitative étroitement connexe.

Environnement de travail

Ce poste est basé à Paris, Île-de-France, France.

Culture d'entreprise

Kering cultive une culture dynamique et porteuse de sens, où la créativité, l’esprit entrepreneurial et la collaboration soutiennent les identités distinctes de ses Maisons de luxe. En tant qu’employeur, le Groupe accorde une importance majeure au développement durable, à la diversité et au développement des talents, encourageant chacun à innover de manière responsable tout en contribuant à l’avenir du luxe moderne.

À propos de Cerulean

Cerulean est le portail de recrutement de référence pour l'industrie mondiale du luxe. Nous mettons en relation des profils d'exception avec des opportunités uniques au sein des plus grandes maisons de mode, de haute horlogerie, de joaillerie, de cosmétiques de prestige, d'hôtellerie et de vente de détail. Cerulean rassemble et structure l'emploi du luxe pour vous guider vers la carrière à laquelle vous aspirez.

Foire aux questions (FAQ)

A.

L'industrie du luxe se caractérise par une nomenclature riche et nuancée. Les maisons prestigieuses emploient fréquemment leur propre terminologie et, même au sein d'une seule et même entreprise comme Kering, les intitulés peuvent varier selon les pays pour s'adapter aux usages locaux. Pour garantir une clarté totale, Cerulean attribue un titre de référence standardisé et cohérent avec les usages du secteur à chaque annonce. Il convient toutefois de noter que ce rôle est fonctionnellement synonyme de «Marketing Analytics Specialist», «Advanced Analytics Professional», «Econometrics Analyst», «Marketing Science Expert», entre autres variantes. Notre architecture de recherche avancée anticipe ces synonymes, garantissant ainsi que vos requêtes utilisant des termes similaires vous mèneront directement aux offres correspondantes.

Kering

Kering Data Scientist

Paris, France

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