Data Scientist Alternances Et Stages
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  • Alternance 
  • Clichy

L'entreprise

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  • Luxe, Cosmétique, E-commerce
  • > 2000 salariés

Le poste

Data Scientist Alternances Et Stages

  • Alternance 
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Qui sont-ils ?

Notre Raison d’être : Créer la beauté qui fait avancer le monde.

Le désir de beauté est une force puissante qui nous fait avancer. La beauté ne se limite pas à l’apparence. Elle nous donne confiance en nous, en qui nous voulons être, et dans notre relation avec les autres.

Depuis plus d’un siècle, nous exerçons ce métier unique : créateur de beauté. Notre but est d’offrir à tous, partout dans le monde, le meilleur de la beauté en termes de qualité, d’efficacité, de sécurité et de sincérité pour satisfaire tous les besoins et désirs de beauté dans leur infinie diversité.

Et parce que nous sommes le leader de la beauté, nous sommes conscients que tout ce que nous faisons peut avoir un impact significatif. C’est pourquoi nous agissons pour :

Inventer le futur de la beauté en ayant recours au meilleur de la technologie et de la science, inspirées par la nature.

Faire avancer l’innovation sociale en offrant à nos collaborateurs le meilleur en matière de conditions de travail, de formation et de protection sociale.

Construire une entreprise toujours plus inclusive qui reflète la diversité des consommateurs que nous servons.

Nouer des partenariats durables avec nos clients et fournisseurs, basés sur la confiance et le développement mutuels.

Œuvrer partout pour la cause des femmes et au développement des communautés qui nous entourent.

Protéger la beauté de la planète en luttant contre le changement climatique, en respectant la biodiversité et en préservant les ressources naturelles.

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Descriptif du poste

👀 What does it look like to work in data at L’Oréal?

Well, first it depends on your appetence! You could join either business-oriented projects (finance, marketing, supply chain…) or scientific-oriented projects in the R&I entity.

Let’s highlight the fact that positions at L’Oréal constantly evolve and adapt to our changing environment. But here is a sample of what you can do as a Data Scientist:

  • Deployment of the predictive model in a tool/application that could be easily use by everyone (e.g., prediction of future consumer trends) to improve the decision-making process
  • Continuous implementation and testing of different approaches, respecting the team’s principles in terms of code and methodologies
  • Perform code reviews on various projects, as well as present your code to your peers for continuous review and improvement
  • Exploratory analysis of a large database to extract insights from the data and work on the representation/visualization of results
  • Active communication of the results with the business/scientific stakeholders

Let’s be concrete:
For Reasearch & Innovation departments, you could work on:

  • Bayesian methods inventory (posterior probability; Bayesian power; Insurance; Bayes Factor; etc.)
  • Development of an application on R Shiny (R&I): Calculation of decision-making indicators, calculation of number of subjects, meta-analyzes
  • For Tech Accelerator (our incubator) , you could work on:
  • Construction of a similarity calculation engine between products on multiple parameters
  • Creation of a recommendation engine for our professional customers to simplify the purchase of multi-brand products.

And this is what you can imagine as take-away knowledge:
Learn from our data scientist experts!

  • Discover Data Science methodologies: Bayesian, NLP, Computer Vision
  • Apply Data Science to business and/or scientific projects with concrete added value
  • Ability to unite experts’ views and vulgarization of complex scientific results
  • Technical skills thanks to prediction algorithm and application development
  • Cross-functional work with business experts, scientific computing and data management from L’Oréal
  • Strengthen knowledge and manipulation of large-scale structured data

Profil recherché

Data science is a perfect match for you if:

  • Academic background: Master’s in data science, bio-statistic, statistics or applied mathematics
  • Understand business stakes and have a business-oriented appetence
  • You are curious and collaborative with a sense of popularization and argumentation
  • Have a good level of English

Here are some more technical requirements:

  • Python (unit test, docstrings documentation, object oriented…), SQL
  • Knowledge in statistic (tests theory, descriptive statistics, probability, integration, Bayesian analysis, mixt linear model)
  • R/R shiny programming
  • Technical and functional documentation skills

This could be a nice to have!

  • Back-end (flask, Django, NodeJS) and front-end (ReactJS, VueJS) skills
  • Used to Docker, Kubernetes, KubeFlow
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