Intégré(é) au sein de l’équipe Data Science et l’équipe Tech, le stage aura plusieurs objectifs:

• Aider les équipes opérationnelles à répondre à leurs problématiques en s’appuyant sur les données. Pour cela, tu devras échanger avec les différentes équipes pour comprendre leurs besoins, requêter les données stockées en base et faire les reportings nécessaires. Tu pourras proposer, au vu des données que tu auras à ta disposition, de nouvelles analyses pertinentes.
• Améliorer l’algorithme de matching actuel en utilisant des techniques de machine learning, l’objectif de StaffMe étant de trouver les profils les plus adaptés aux offres de jobs reçues, le tout en un temps record. Cette amélioration de l’algorithme pourra exploiter l’ensemble des données disponibles (données structurées mais aussi langage naturel) et être testé en conditions réelles. Tu seras ainsi amené à proposer régulièrement des visualisations claires et précises pour appuyer et illustrer les résultats obtenus.
• Faire de la veille sur les sujets data et machine learning. Etre force de proposition pour améliorer ou créer de nouveaux algorithmes.

LES + : Autonomie et responsabilités, capitalisation du travail effectué (mise en production rapide). Utilisation des dernières technologies. Possibilité d’un CDI à la clé ;)

Tu seras encadré directement par le Lead Data Scientist et/ou le CTO.

Le profil que nous recherchons :
• Formation informatique et mathématique solide (stage de césure ou de fin d’études d’école d’ingénieur),
• Très bonne maîtrise de Python, et en particulier des librairies pandas, numpy, scikit-learn et matplotlib,
• Bonnes bases en machine learning,
• Bonnes bases en MySQL,
• Expérience avec git,
• Bon relationnel et force de proposition,
• Capacités d’analyse et de synthèse

Serait un plus :
• Connaissance / expérience avec Elastic Search/Kibana
• Connaissance / expérience avec Docker
• Maîtrise des bases du protocole HTTP
• Première expérience de déploiement d’une API en Python

Début du stage ASAP
Rémunération selon profil

• Si votre profil attire notre attention, nous vous proposerons un premier entretien téléphonique
• Si validé, entretiens en face à face dans nos locaux : un entretien technique avec le lead data scientist et un entretien de motivation avec les co-fondateurs

Nous recevons de nombreuses candidatures chaque jour, ainsi envoyer une candidature complète (CV + réponses aux questions) est requis.

Merci d’avance :-)