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Data Scientist - Stagiaire

CDI
Paris
Salaire : Non spécifié
Télétravail fréquent

Leboncoin
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Nous recherchons un stagiaire Data Scientist pour rejoindre notre équipe !

L'équipe : En tant que stagiaire en data science chez leboncoin, vous ferez partie de l'équipe recommandation. Vous travaillerez sur des systèmes recommandant des millions d'articles à nos 30 millions d'utilisateurs mensuels. Cela inclut entre autres, des algorithmes de recommandation d'annonces et de vendeurs pour nos utilisateurs, et aussi d'articles similaires.

Nous sommes une équipe pluridisciplinaire composée d'ingénieurs back-end, d'ingénieurs front-end, de data scientists, de machine learning engineers etc..

Le rôle :

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les data scientists et les machine learning engineers de l'équipe.

Vos principales missions seront les suivantes :

- Participer à l'amélioration et à l'optimisation des algorithmes de recommandation existants pour leboncoin.

- Développer et mettre en œuvre de nouveaux cas d'utilisation liés à la personnalisation de l'expérience utilisateur.

- Contribuer à la conception et à la mise en œuvre de tests A/B pour évaluer l'efficacité des algorithmes de recommandation.

 

Pourquoi nous rejoindre ? - Vous implémenterez des algorithmes de l'état de l'art en utilisant des technologies à la pointe.

- Vous travaillerez sur un moteur utilisé par des millions d'utilisateurs chaque jour. - Vous travaillerez dans nos bureaux situés en plein cœur de Paris X.

- Le travail à distance partiel est possible.

Informations complémentaires:

- Stage d'une durée de 6 mois

- Césure ou stage de fin d'études

- Début du stage idéalement début Juillet 2023


Profil recherché

Compétences requises :

- Étudiant en statistiques, mathématiques, informatique ou dans un domaine connexe. - Maîtrise de Python.

- Connaissance en machine learning et notamment en deep learning.

- Capacité à travailler de manière autonome et en équipe.

- Volonté d'apprendre. Stack technique : - Python, TensorFlow, Spark, KubeFlow pipelines. - AWS, Docker, Kubernetes.

 

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