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.

Votre mission principale sera d'implémenter et de tester des approches novatrices de machine learning pour améliorer nos algorithmes pour la définition de notre offre de produits.

Prédire précisément le chiffre d'affaires que va faire un magasin est un défi. En effet, de très nombreux facteurs endogènes (promotions, actions commerciales, ...) et exogènes (calendrier, événements extérieurs au magasin, activités des concurrents, ..) vont faire varier le résultat d'un magasin au fil des jours / semaines. Nous souhaitons donc concevoir, développer et tester des approches d'apprentissage automatique de prédiction du chiffre d'affaires en modélisant les facteurs influençant l'activité, afin de nous aider à piloter plus efficacement nos budgets. En outre, nous envisageons d'utiliser des approches probabilistes afin de modéliser l'incertitude de nos prévisions.

Cette mission vous conduira à intervenir à tous les niveaux d'un projet de machine learning : collecte et préparation des données, recherche documentaire et modélisation, implémentation et évaluation et déploiement des modèles.

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.

Vous êtes à la fois intéressé à la fois par la compréhension du fonctionnement opérationnel et commercial, et par les approches mathématiques pour le modéliser. Pour ce stage, un double cursus ingénieur / commerce pourrait être apprécié.

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, BigQuery, FastAPI, 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.