La data et l’immobilier sont faits pour s’adorer !

En intégrant l’équipe, tu travailleras sur des sujets passionnants, dans un environnement fertile et riche en données (des milliers de logements, des dizaines de milliers de candidats, des centaines de milliers de documents). Tu intégreras une équipe pluridisciplinaire constituée de 15 personnes (développeurs, product et engineering manager, data-scientist et product designer) et seras encadré.e conjointement par notre data-scientist et notre engineering manager.

Voici ce que nous avons déjà mis en place en data ces dernières années :

• Centralisation de toutes les données de l’entreprise sur une data warehouse ;
• Dataviz : mise en place de nombreux dashboards de visualisation pour le monitoring et l’aide à la décision des équipes métiers (veille concurrentielle etc.) ;
• Mise en place d’une infrastructure cloud permettant le déploiement rapide de nouveaux modèles ;
• Mise en production de plusieurs algorithmes de machine learning notamment pour estimer les loyers de logements, classifier des documents ou à des fins de scoring client et appartements.

🌟 LES MISSIONS 🌟

• Épauler les équipes pour les analyses de données stratégiques (requêtes ponctuelles, etc).
• Créer des dashboard de data visualisation pour mieux piloter nos process (google data studio)
• Réaliser des communiqués de presse en croisant les données publiques et les données Flatlooker.
• S’appuyer sur la data et les infrastructures existantes pour créer et mettre en production de nouveaux modèles (classification de documents, scoring, lutte contre la fraude…) ;

Exemples de projets sur lesquels tu seras amené.e à travailler :

• Création d’outils de visualisation des données pour les différentes équipes de Flatlooker.
• Innover en matière de scoring : Analyser les séquences d’événements sur le site Flatlooker pour qualifier les leads propriétaires ;
• Développer et intégrer un outil de reconnaissance de documents et d’analyse sémantique ;

C’est un rôle transversal et très formateur : tu seras en équipe avec le product management, les ingénieurs, les opérations.
Tu t’occuperas des différentes problématiques qui peuvent être résolus grâce à la data et tu seras exposé.e à tous les aspects du métier, de la collecte et analyse des données à la construction et mise en production du modèle.

🤖Notre stack technique/nos outils 🤖

Langage et librairies : Python (Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Pandas,..), SQL, Github
Google Cloud Platform (dont BigQuery, Google Data Studio)

Tu es issu.e d’une grande école d’ingénieurs et tu as envie de rejoindre une start-up pour un stage de césure ou un stage de fin d’études :

• Toujours motivé.e à 100%, tu aimes résoudre des problèmes complexes sans perdre ton sang-froid !
• Tu es autonome dans les tâches qui te sont confiées mais n’hésite pas à demander de l’aide s’il le faut ;
• Tu es ouvert.e d’esprit et sait communiquer ton point de vue ;
• Tu as une expérience de travail en équipe dans la data (Idéalement stage long avec pratique du SQL).

Pourquoi nous rejoindre ?

Rejoindre Flatlooker, c’est participer à un projet moderne dans une start-up à forte croissance, avec une équipe jeune et motivée. Au-delà de ton rôle, tu participeras à la création d’un nouveau concept innovant, dédié aux locataires et aux propriétaires.

• Une entreprise où le produit est central dans notre vision : transformer l’immobilier locatif par la Tech ;
• Plus de 4000 appartements référencés dans 30 villes, en 5 ans ;
• Une croissance annuelle à 3 chiffres ;
• 60 personnes aux profils divers, moyenne d’âge 27 ans ;
• Nos bureaux avec rooftop sont situés en plein coeur de Paris à côté de Bastille ;
• 1,5M€ levés en 2018 ;
• Un équipement apple récent ;
• Une équipe qui fait un carton et qui a hâte d’onboarder son/sa futur.e collègue.

La sélection pour intégrer les équipes de Flatlooker se déroule en 3 étapes :

• Premier entretien téléphonique avec Pauline, notre responsable RH;
• Un second entretien technique avec Yvan, Data Scientist (présentation de la data à Flatlooker et cas pratique SQL) ;
• Un dernier entretien avec Léonard, Engineering Manager.