Nous mettons régulièrement en production de nouvelles fonctionnalités pour améliorer notre moteur de recherche, mais plusieurs problématiques se posent :

1. Amélioration des signaux : Lorsqu’un nouveau signal est mis en production, des ajustements sont souvent nécessaires. Il est important d’analyser les données de production de manière systématique pour identifier des pistes d’amélioration.

2. Analyse des nouveaux besoins : De nouveaux enjeux émergent régulièrement. Il est essentiel d’anticiper ces tendances en analysant les données disponibles et en proposant des recommandations concrètes pour faire évoluer notre produit de manière proactive.

Dans ce contexte, nous recherchons un(e) stagiaire Data Analyst dont la mission principale sera d’analyser et d’améliorer les fonctionnalités mises en production avec notre équipe “Search tech” !

Pendant 6 mois, vous serez amené(e) à :

• Vous analysez les performances : Vous contribuez à l’étude des données après la mise en production des nouvelles fonctionnalités et participez à la formulation de recommandations pour les ajuster ou les optimiser.

• Vous proposez des solutions : Vous collaborez avec les équipes de développement pour suggérer des ajustements basés sur l’analyse des données (par exemple, ajustement des paramètres, identification de bugs potentiels, amélioration de la qualité, etc.).

• Vous explorez de nouveaux sujets : Vous identifiez les données liées aux nouveaux besoins métiers et proposez des solutions adaptées en fonction de vos analyses.

Vous êtes étudiant(e) en Master (ou Bac+4/5) en Data Analyse, Data Science, Informatique, Statistiques ou un domaine pertinent.

Vous possédez des compétences analytiques et montrez une appétence pour la résolution de problèmes complexes.

Vous avez des connaissances en Python et étudiez la manipulation des données.

Outils & Technologies :
Pour mener à bien les missions de votre stage, vous utiliserez les outils et bibliothèques suivants :

• Pandas, NumPy et PySpark : pour le traitement et la manipulation des données.

• Matplotlib, Seaborn et Metabase : pour créer des graphiques et visualiser les performances des fonctionnalités.

• SQL : pour extraire des données depuis les bases de données.

• Pytest : pour mettre en place des tests de validation des données et garantir la fiabilité des fonctionnalités.

• Jupyter Notebooks : pour explorer les données et partager vos analyses avec l’équipe.

Nous vous proposerons un appel de 30 minutes, avec une personne de l’équipe RH pour faire connaissance et vous présenter le poste.

S’il nous semble pertinent (à vous et à nous) d’avancer, vous aurez :

Un entretien technique (1h30)

Un entretien fit (1H00)