L'utilisation de la data et le développement des capacités analytiques sont un axe majeur du plan stratégique du Groupe Carrefour à horizon 2027. Directement rattachée au COMEX France, l'Analytics Factory de Carrefour France est le pilier de cette transformation analytique, au service des clients et de l'ensemble des équipes métier de Carrefour France - Marketing, Marchandises, Exploitation, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers, etc...

Nous utilisons des approches de machine learning pour résoudre des défis commerciaux et opérationnels comme les ruptures en magasin, la prévision des ventes promotionnelles, l'optimisation de l'assortiment des produits et les recommandations personnalisées sur le site carrefour.fr

Vos Missions

Vous serez encadré par un data scientist senior, qui vous guidera tout au long de votre stage.

Afin de permettre aux responsables des différents collaborateurs de Carrefour d'exploiter au mieux ces solutions, comprendre et communiquer leurs impacts et limites est essentiel. Nous proposons deux missions de stage

• L'une sur la mesure de l'incertitude de nos algorithmes. Votre mission principale sera d'explorer, de concevoir et d'implémenter des solutions reposant sur des techniques de prédiction conforme (Conformal Prediction). La prédiction conforme est une technique permettant de quantifier les incertitudes de systèmes d'IA existant sans les modifier. Le stage appliquera notamment ces approches à nos algorithmes d'aide à la décision sur les prix.
• L'autre stage sur les protocoles de test en magasin. Nous développons différents algorithmes qui fournissent des recommandations à nos collaborateurs en magasin. L'impact de nos solutions dépend donc à la fois de la performance de ces algorithmes et de la prise en compte de ces recommandations. Proposer trop de recommandations peut, par exemple, être inutile voire contre-productif dans des contextes de forte affluence. Votre mission sera donc d'optimiser nos recommandations à travers le temps et les situations. Pour cela, vous identifierez les facteurs susceptibles d'influencer la performance et l'adoption de nos solutions; vous formulerez des hypothèses et concevrez les protocoles de test statistique (ex: AB test, inférence causale, etc,..) pour les valider ou de les rejeter.

Vous pourrez également participer aux échanges réguliers de notre communauté de 50 ingénieurs (data scientists, engineers, data ops) : présentations, partage de retours de conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...

Votre Profil

En dernière année d'une formation en statistiques appliquées ou machine learning au niveau master, vous recherchez un stage de fin d'étude de 4 à 6 mois.

À l'issue de vos années de formation et à travers vos différents projets, vous avez développé de solides connaissances théoriques et pratiques sur les algorithmes d'apprentissage automatique, les tests statistiques et l'économétrie.

Vous aimez aborder de nouveaux défis de machine learning dans différents domaines, lire des publications scientifiques. Et vous appréciez tout autant l'implémentation et l'optimisation des solutions. La qualité et la simplicité du code vous tiennent à cœur.

Enfin, vous appréciez de travailler avec des collaborateurs d'horizons différents, et il est agréable de travailler avec vous au jour le jour !

Notre environnement technique

Python, SQL, BigQuery, Kubernetes, Terraform, Airflow

Les petits plus

Travaillant quotidiennement sur GCP dans une démarche serverless, nous apprécions vos expériences sur n'importe quelle plateforme cloud. Adoptant une approche itérative, nous accordons une grande valeur à vos expériences de développeur logiciel agile.

Informations complémentaires

Date de début : Février 2025

Durée : 6 mois

Localisation : Massy (91) - RER B/RER C Massy-Palaiseau

Avantages : 75 % du titre de transport pris en charge par Carrefour

Autres avantages propres au campus/site : parking, restauration, salle de sport, conciergerie…

Chez Carrefour, nous avons à cœur de ne passer à côté d'aucun talent et sommes fiers de compter des équipes représentatives de la société dans son ensemble. Nous encourageons ainsi tous types de profils à postuler à cette offre et garantissons un processus de recrutement dénué de toutes formes de discriminations.