Stage Data Science F/H

Au sein de l’équipe Portfolio Management, nous travaillons sur des sujets à fort impact business comme :

• La valorisation d’opportunités d’investissement
• Le pilotage de la performance
• L’optimisation opérationnelle
• Le développement de modèles prédictifs appliquée au recouvrement

Nous travaillons sur un environnement cloud Azure Databricks (Spark, SQL, Python) sur une grande variété de problématiques :

• Statistiques et segmentation (clustering, définition de segmentation business)
• Machine-learning et deep learning (sklearn, keras, OCR)
• Des projets autour de l’IA (RAG, Agentic AI)

Nous sommes à l’origine d’innovations qui servent à prendre des décisions impactantes et à améliorer nos process. 

L’équipe (5 personnes) est dynamique et contient des profils variés de data scientists qui permettent de couvrir les sujets business, les problématiques opérationnels et les besoins plus techniques de mise en production en d’industrialisation. 

Intégrer l’équipe Portfolio Management, c’est travailler sur de vrais sujets industriels avec un objectif clair : passer d’une analyse à une solution ayant un impact pour l’entreprise.
Selon son profil, le/la stagiaire pourra intervenir sur un ou plusieurs axes :

Segmentation de portefeuilles : Création de segmentations statistiques (clustering, scoring) pour mieux estimer notre performance par typologie de dossiers.

POC et veille sur IA : Développement de POC et prototypage de solution utilisant les dernières avancées de  IA (RAG, LLM, agentic AI).

Autres projets selon profil : 
Participation à la mise en production
Travail sur des données réelles à forte volumétrie

• Etudiant(e) en école d’ingénieur, master en data, statistiques ou IA
• Connaissance de langages de programmation (principalement Python ou Pyspark).
• Aptitude à travailler avec des données non structurées et à les transformer en informations exploitables
• Forte appétence pour l’innovation
• Compétences relationnelles et rédactionnelles en français

Ce stage de 6 mois est une véritable opportunité de produire des solutions de qualités, sous l’encadrement de data scientists expérimentés et dans une équipe à taille humaine.