Stage - Data Scientist - Paris - H/F

Au sein du groupe Free, nous recrutons plusieurs Data Scientists pour rejoindre différentes équipes data (réseau, relation abonné, fonctions groupe…).

Tu travailleras sur des projets data à fort impact opérationnel, contribuant directement à l’amélioration de la performance du réseau, de la satisfaction client et de la prise de décision stratégique.

Intégré à des équipes composées d’experts en data science et en data engineering, tu développeras des solutions concrètes de machine learning, d’analyse statistique et de business intelligence appliquées à des problématiques métiers réelles.

Tu collaboreras étroitement avec des équipes techniques et métiers, en France et à l’international, dans un environnement exigeant, collaboratif et stimulant.

Missions principales (non exhaustives et évolutives en fonction des besoins du poste)

• Implémenter des méthodes de data science et d’analyse statistique pour résoudre des problématiques concrètes et stratégiques du groupe (performance réseau, satisfaction abonné, excellence opérationnelle, etc.).
• Développer du code robuste, efficace et bien documenté dans un environnement de production.
• Accompagner les équipes métiers dans la création de solutions de business intelligence : dashboards, rapports, suivi de la qualité des données, etc.
• Présenter tes analyses et résultats aux équipes data et aux interlocuteurs métiers.
• Contribuer à la mise en place de modèles prédictifs pour anticiper les tendances, optimiser les ressources ou détecter les anomalies.

Parmi les principaux sujets abordés par l’équipe data figurent :

• L'ptimisation de la qualité et de la performance réseau (fixe et mobile).
• L'mélioration de l’expérience abonné et de la satisfaction client.
• Le ciblage commercial et aide à la décision stratégique.
• La planification et optimisation des investissements techniques.
• L'analyse textuelle et détection d’anomalies.

Hard-skills :

• Solides bases théoriques en data science et/ou recherche opérationnelle.
• Maîtrise de Python et de SQL.
• Expérience en modélisation statistique, machine learning ou data analytics (projet académique, stage, ou professionnel).
• Capacité à coder dans un environnement de production et à produire du code maintenable et documenté.
• I heard you speak English? This will be a real strength in an international context !

Soft-skills :

• Forte curiosité intellectuelle et soif d’apprendre.
• Excellentes capacités de communication et d’écoute.
• Esprit d’équipe et goût pour la collaboration interdisciplinaire.
• Sens du pragmatisme, de la rigueur et de la qualité du livrable.
• Autonomie, adaptabilité et dynamisme dans un environnement en constante évolution.

Ce stage t’offrira :

• L’opportunité de travailler sur des sujets stratégiques au cœur de l’activité du groupe.
• Un accompagnement par des experts seniors en data science et data engineering.
• Des projets concrets avec un fort impact opérationnel.
• Une occasion unique d’expérimenter, d’apprendre et d’innover dans un cadre technique exigeant.
• Une expérience professionnalisante pouvant déboucher sur une embauche.

Niveau de formation

• Tu es en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2, avec une spécialisation en informatique, Data Engineering, systèmes distribués, Cloud ou architectures logicielles.

Etapes de recrutement

• Un premier échange avec un Tech Recruiter
• Un test technique à réaliser depuis chez toi
• Une session de débriefing en visioconférence de 30 minutes
• Une ultime étape d'une heure dans nos locaux Paris 8 - Madeleine

Avantages :

• Parking à vélos
• Restaurants d’entreprise, cafétéria
• Des espaces de travail au caractère unique, nichés dans un bâtiment emblématique du patrimoine parisien
• Remboursement transport (jusqu’à 70 %)
• Carte titres-restaurant Swile (10€/jour, 60 % pris en charge)

Le groupe Iliad s’engage pleinement en faveur de ses collaborateur·rice·s, à travers une politique stricte de non-discrimination et de lutte contre le harcèlement. Toutes les candidatures sont les bienvenues, quels que soient le parcours, l’âge, l’origine, le genre ou l’orientation sexuelle.