Stage - Data Scientist F/H

Descripción del puesto:

Dans le cadre de sa
transformation Data, JCDecaux développe des solutions permettant de mieux
exploiter ses données au service des activités marketing, commerciales et
opérationnelles.

Les domaines
d'application couvrent notamment l'analyse des performances des campagnes
publicitaires, la connaissance des audiences, l'optimisation des dispositifs
d'affichage et l'amélioration des processus métiers.

Au sein de l'équipe Data
& Tech, tu participeras à la conception et à l'évaluation de solutions de
Data Science répondant à des problématiques opérationnelles concrètes.1. Exploration et préparation des
données

· Comprendre les sources de données et leur contexte
métier.

· Explorer les données et identifier les tendances,
anomalies et limites de qualité.

· Construire des jeux de données adaptés aux
expérimentations.

· Collaborer avec les Data Engineers sur la
préparation et la fiabilisation des données.

2. Modélisation et expérimentation

· Participer à la formalisation des problématiques
métier et des hypothèses à tester.

· Développer et comparer des approches statistiques
et de Machine Learning : régression, classification, clustering, prévision de
séries temporelles.

· Définir des baselines et évaluer les performances
à l'aide de métriques pertinentes.

· Contribuer à l'interprétation des résultats, à
l'analyse des biais et à l'identification des limites des modèles.

3. Reproductibilité et bonnes pratiques ML

· Structurer les expérimentations en Python, sous
forme de notebooks ou de modules réutilisables.

· Documenter les hypothèses, les features, les
métriques et les résultats.

· Participer au suivi des expérimentations et au
versionnement des modèles.

· Découvrir les principes du MLOps : cycle de vie
des modèles, suivi de dérive et monitoring.

4. Valorisation des résultats

· Produire des visualisations et des synthèses
compréhensibles par des interlocuteurs métier.

· Contribuer à la réalisation de prototypes ou de
démonstrateurs.

· Présenter les conclusions et recommandations
issues des expérimentations.

· Participer, avec l'équipe technique, à
l'évaluation des conditions d'industrialisation d'un modèle