Logo Paris pour l'emploi - Retour à l'accueil
Lieu : Neuilly-sur-Seine
Contrat : Stage

Les missions du poste

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.

· 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.

· 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.

· 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.

· 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.