Stage Data Science H/F

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Imaginez l'inattendu. Depuis plus de 120 ans, le groupe Galeries Lafayette fait bouger les lignes du commerce et ouvre de nouvelles perspectives, à travers ses marques emblématiques. Dans un monde qui change plus vite que les modes, nous vous offrons un challenge : mettre votre talent au service de l'enchantement et de nos clients. Faites le choix d'une entreprise en mouvement, plurielle et engagée, où chaque jour est différent !
Référence
STG - DATASC-11977
Filière-Métier
MARKETING
Localisation
France / Ile-de-France / PARIS
Type de contrat
Stage
Temps de travail
Temps Complet
établissement
Siège GL - 27 rue de Châteaudun Paris
Votre Rôle
VOTRE RÔLE :

L'équipe produits Data & Innovation de la Direction Data Connaissance Client recherche son/sa futur.e stagiaire en Data Science. Sous la responsabilité de notre Responsable Data Science Innovation, vous interviendrez sur les missions suivantes :

- Développer des modèles de machine learning pour différents cas d'usages orientés business.
- Contribuer à l'application des principes MLOps et à l'approche produit de l'équipe, évoluant dans un cadre agile scrum.
- Être force de proposition dans les évolutions data et du Datalake, dans un environnement cloud.
- Participer à la veille sur la thématique de l'intelligence artificielle appliquée à la mode et au retail.
Votre Profil
VOTRE PROFIL :


Nous recherchons des jeunes talents passionnés par le commerce et la mode, curieux du monde qui les entoure, qui n'ont pas peur de sortir des sentiers battus, souhaitent apprendre et mettre leur énergie au service de nos clients.

Le +:
- Formation bac + 4 / 5 en Statistiques ou Data Science
- Solides connaissances en modélisation statistique, machine learning, deep learning
- Compétences en programmation, de préférence Python, et connaissances de base en SQL
- Rigueur, appétence à travailler en équipe, bon esprit d'analyse et de synthèse
- Une première expérience dans un environnement cloud (GCP, AWS, Azure) est un plus

STAGE A POURVOIR A PARTIR DE JUILLET 2024
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