Stage : Data Scientist / Data Analyst (H/F)

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Il y a dix ans, j’ai osé imaginer la première marque de mode française née en ligne… elle s’appelait Les Composantes, elle s’appelle Sézane aujourd’hui. 

Mes priorités sont toujours restées les mêmes : innover et placer l’humain, la créativité, la qualité et le service au cœur de tout. 

Pour co-construire la suite nous recherchons aujourd’hui des talents expérimentés, structurés et agiles qui partagent l’envie d’améliorer sans cesse tout ce qui peut l’être. 

 Des talents passionnés, autonomes qui conçoivent le travail dans le respect des autres et pour qui rien n’est hors d’atteinte, pour peu qu’on s’en donne les moyens.

 Sézane est un terrain de jeu où chaque journée ne ressemble à aucune autre, votre poste  d’aujourd’hui ne sera peut-être plus celui d’hier et probablement pas celui de demain. Ça vous parle ? Écrivez-nous !

Nous recherchons les talents d’un(e) futur(e) Data Scientist (H/F) pour rejoindre nos équipes à l’occasion d’un stage de 6 mois à partir de Mars ou Avril 2025. Ce stage est basé à Paris (75). 

Intégré(e) au sein du pôle Digital et rattaché(e) au Lead Data Science & Analytics, vous accompagnerez l’équipe dans les sujets du quotidien ainsi que dans la construction de projets dédiés.Vous serez amené(e)s à travailler sur les sujets suivants :

  1. Data Science / Machine Learning
  • Participation au développement d’un modèle de Customer Lifetime Value (CLV):

Vous participerez au développement d’un modèle pouvant être utilisé notamment dans le cadre de la prévention du churn, l’optimisation de campagnes marketing, ou la prévision du chiffre d’affaires.

Vous interviendrez sur :

  • Data Preprocessing : Création de la base d’entraînement du modèle.
  • Modélisation : Choix du/des modèles et analyse comparative de ces derniers (BG/NBD, Gamma/Gamma, etc.)
  • Industrialisation : Le stage ne s’arrête pas qu’au développement du modèle et vous participerez activement à son industrialisation (Metaflow).
  • Monitoring : Automatisation des processus de réentraînement et monitoring des modèles.

2. Data Analyse / Data Mining

En parallèle vos sujets principaux, et en fonction des questions inhérentes à la vie de l’entreprise vous serez amené à réaliser des études ad hoc sur des problématiques spécifiques, très business orientées et concrètes. Par exemple : 

  • Identification et gestion des préférences implicites des canaux de contact
  • Mesure de la performance : analyse de la performance de divers initiatives marketing
  • Enrichissement de la vision 360° client à travers la création d’objets métiers

Requirements

  • Vous êtes étudiant(e) en dernière année de formation supérieure BAC + 5 avec une spécialité en Data Science
  • Maîtrise de Python & SQL
  • Maîtrise des principales méthodes de statistiques et de machine Learning
  • Sensible aux problématiques business et animé(e) par l’envie de comprendre les besoins et les habitudes de nos clients ainsi que les process internes, dans le but de les optimiser
  • Vous avez des compétences en visualisation de la donnée
  • Rigoureux, structuré(e) et organisé(e)
  • Sens du travail en équipe
  • Force de proposition dans un univers où tout est à construire

Sézane recrute et valorise tous les talents, quels que soient votre genre, âge, nationalité, culture, croyances religieuses et orientations sexuelles.

Vous vous êtes reconnu(e) dans ce descriptif et souhaitez rejoindre l’aventure Sézane ? Alors n’attendez plus ! 😉

Benefits

  • Développement et perfectionnement de vos compétences en SQL & Python
  • L’opportunité de travailler sur une stack data établie (AWS, Redshift, Metaflow, Git, etc.)
  • L’affinage de votre sens métier et de votre esprit critique en travaillant sur des problématiques concrètes et à impact
  • La possibilité de s’épanouir dans un environnement dynamique, au contact de multiples métiers et services (Tech, CRM, Marketing, Logistique, etc.)

Apply now
To help us track our recruitment effort, please indicate in your email/cover letter where (vacanciesineu.com) you saw this job posting.

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