Stage - data scientist f/h

Fnac Darty, un leader européen de la distribution omnicanal. Acteur omnicanal et européen, spécialisé dans la distribution de produits techniques et d'électroménager, de biens culturels et de loisirs, et leader du service après-vente présent dans 13 pays, avec 1010 magasins dans le monde, 11 millions d'abonnés/adhérents et 27 millions de visiteurs uniques cumulés par mois sur nos sites marchands. Nos 25 000 collaborateurs sont notre meilleur atout. Ils font vivre la raison d'être du Groupe au quotidien, qui consiste à « s'engager pour un choix éclairé et une consommation durable », auprès de nos clients. Fnac Darty recrute partout en France des talents aux profils, formations et expériences très diverses, que ce soit pour ses magasins, mais aussi dans les domaines de la logistique, de la réparation et service après-vente, de la livraison, de la relation client ou encore pour ses fonctions support. Votre prochain emploi vous attend chez Fnac Darty !
La Data & AI Factory (DAIF) est une nouvelle entité au sein de la direction E-commerce et Digital du groupe, au sein de son pôle Tech, vous serez intégré à l'équipe Data Science, rattachée au CTO. Cette équipe possède un positionnement transverse au sein de la direction lui permettant d'exploiter de grands volumes de données issus de différentes sources (Ventes, SAV, stocks, etc.) afin de générer des insights et mettre en place des modèles intelligents permettant à la fois d'améliorer et de transformer les métiers et le parcours client sur les enseignes du groupe Fnac Darty. Vos missions principales : Vous aurez l'opportunité de travailler sur un projet à fort impact tout en appliquant des approches innovantes de Data Science. Plusieurs sujets s'offrent aux candidats dans le cadre du panel de projets prévus dans notre roadmap (recommandation de produits, prévision de la demande, entrainement et exploitation de LLMs, etc.). Parmi cette liste, votre sujet de stage sera défini en fonction de votre profil et vo
.La compréhension des besoins et des enjeux business et/ou RSE identifiés et leur traduction en une problématique de data science. .L'identification, l'exploration et la préparation des données nécessaires. .L'identification et la conception de modèles adaptés permettant de répondre aux mieux aux problématiques formulées. .L'entrainement, l'optimisation, l'interprétation et le déploiement de modèles de Machine Learning et/ou de Deep Learning. .La mise en place de scénarios d'A/B Tests et de méthodologies permettant de piloter la performance des modèles déployés et de mesurer leur impact en s'appuyant sur des KPIs business et techniques pertinents. .La présentation de la démarche et des résultats intermédiaires aux différentes parties prenantes. Profil : .Vous êtes étudiant en école d'ingénieurs (en fin d'études ou en année de césure) ou en Master 2 avec une spécialisation en data science, mathématiques appliquées ou informatique. .Vous avez de bonnes bases en Machine Learning, modélisation statistique et/ou