Informations générales

Référence

ByT_ST22/145  

Date de parution

19/12/2022

Description du poste

Filière Métier

COMMUNICATION

Intitulé du poste

Stage - Modèle parcours de recouvrement H/F

Contrat

Stage

Statut

Stagiaire

Temps de travail

Temps complet

Durée du contrat

3 à 6 mois

Description de la mission

Au sein du Pôle Big Data à la direction Stratégie et transformation, vous travaillerez dans une équipe de 7 Data Scientists et 2 chefs de projet.
L’équipe traite des sujets Data Science variés et transverses tel le développement des ventes, qualité de l’expérience client, détection de fraude, risques d’impayés et bien d’autres use cases.
Descriptif de la mission :
Objectif :
Dans le cadre d’un projet d’optimisation des parcours de recouvrement, Bouygues souhaite mettre en place une solution permettant de segmenter les clients en impayé pour les orienter sur des parcours plus adaptés.
Le stagiaire aura pour mission de participer au développement d’algorithmes de classification des clients ainsi qu’à l’élaboration de tableaux de bord et d’outils d’aide à la décision.
Réalisation :
En tant que membre de l’équipe, vous serez en charge des missions suivantes :
• Collecter et enrichir le jeu de données existant avec des variables intéressantes pour le modèle
• Régler finement et optimiser le modèle existant
• Challenger le modèle existant par de la veille technologique et étudier la faisabilité de nouvelles pistes de modélisation
• Travailler sur la robustesse du modèle et sur la pertinence des variables sélectionnées
• Mettre en place des indicateurs de mesure assurant la qualité de la donnée des tables
• Présenter l’avancement à l’équipe projet
• Participer à l’acculturation data de l’entreprise en échangeant avec des équipes transverses

Profil

Etudiant(e) en Grande Ecole d’ingénieur ou d’une Université en Mathématiques Appliquées, Statistique ou Informatique en dernière année ou césure avec une spécialisation en Data science, vous avez étudié un ou plusieurs des domaines suivants: Statistiques, Machine Learning, Deeplearning, Optimisation sous contraintes, Analyse en séries temporelles.
Vous êtes capable de vous adapter rapidement à de nouveaux outils de travail (langages, environnements) et maîtrisez déjà des langages tels que Python et SQL.
Vous faites preuve de rigueur scientifique, autonomie et d’un fort esprit d’équipe. Doté(e) d’une bonne expression orale et écrite, vous avez développé une réelle capacité de vulgarisation de sujets techniquement complexes. Une première expérience avec des outils du Big Data (Hive, Impala, Spark, Dataiku) serait un plus.

Localisation du poste

Localisation du poste

France, France, Ile-de-France, HAUTS-DE-SEINE (92)

Ville