Contexte business

Nous souhaitons diffuser du contenu qualitatif d’orientation sur la plateforme My Job Glasses (vidéo, podcast, forum).

Ces contenus permettront aux utilisateurs de prolonger leur expérience via la plateforme, en leur permettant de bénéficier d’une valeur de développement professionnel sans forcément se connecter avec de nouveaux utilisateurs.

Une fois ces contenus mis à disposition, nous voulons

• Améliorer nos algorithmes de recommandation sur l’orientation grâce aux interactions de nos utilisateurs avec le contenu audiovisuel mis à disposition
• Explorer les possibilités d’exploitation de ces données non structurées, grâce à des techniques d’analyse de langage, pour filtrer les contenus les plus pertinents par rapport aux réelles attentes des utilisateurs.

Par ailleurs, depuis 2022, My Job Glasses se positionne comme un acteur à la pointe de la sécurité. En conséquent, l’écosystème des applications et outils utilisés doit migrer vers un nouveau périmètre, et cela nécessite de revoir les systèmes de recommandation développés précédemment.

La recommandation dans le cadre de l’orientation présente des problématiques spécifiques qui dépassent le cadre classique de ce qu’on pourrait attendre d’une recommandation amazon ou netflix.

Contenu du stage

Ce stage a 3 composantes

• Avec l’aide du CTO et l’équipe devOps, implémenter un système de recommandation dans un environnement distribué “SecNumCloud” en s’affranchissant des services Google précédemment utilisés (retourner à des classiques de programmation python, capables tout de même de s’adapter à des volumes de donnée importants)
• Prendre en compte les nouveaux contenus audiovisuels pour améliorer nos algorithmes de recommandation, en se basant dans un premier temps sur l’aspect collaboratif de l’utilisation de ces contenus
• Etudier la possibilité de l’exploitation des données non-structurées issues de ces contenus audiovisuels dans le cadre de la recommandation (approche content-based).

Ce stage peut donner suite à une thèse CIFRE en lien avec les thématiques d’orientation, et s’inscrivant dans une collaboration avec le laboratoire d’IA de l’école CentraleSupélec.

Mission

Compter ~60% de Data Science, 20% de data engineering, et 20% de data analysis

• Data science (~60%) - Tu travailleras directement sur des modèles de recommandation, du machine learning, du NLP, en lien avec le CTO
• Data engineering (~20%) - Tu aideras à mettre en place les automatisation nécessaires, en lien avec le CTO, les autres devOps, et avec le soutien des développeurs back, pour que les workflows s’éxecutent facilement.
• Data analysis (20%) - Tu analyseras les performances des solutions de data déployées

Conditions

Une équipe soudée autour d’un projet à impact extrêmement ambitieux

• Nous souhaitons tous permettre un échange universel et collaboratif des expériences professionnelles pour permettre à tous d’être épanouis professionnellement. Notre conviction est de remettre les interactions humaines au coeur de l’orientation et du monde professionnel, car les interactions humaines sont un facteur clé d’épanouissement (personnel et professionnel).

Lieu de travail et vie d’équipe

• Des locaux tous neufs à Bastille (prestations équivalents à WeWork)
• Café, snacks et fruits offerts et disponibles dans notre cuisine ouverte
• Evènements d’équipe organisés une fois par mois, et budget dédié aux offsites
• Dernier équipement d’Apple

Conditions de travail très flexibles

• Télétravail jusqu’à 3 jours par semaine
• 1 semaine de full remote possible 1 fois par trimestre (pour travailler au vert)
• Semaine de 4 jours, 1 semaine sur 2 (vendredi off)

Autres avantages

• Carte Swile (tickets restaurant)
• Partenariat avec Gymlib (accès à des centaines de salles de sport, moyennant un abonnement de 10-30€/mois)
• Budget de 25€/mois pour se développer professionnellement (achat de livres, abonnements SaaS spécifiques…)

• Tu es disponible pour une période de 6 mois, idéalement étudiant.e en M2 sur un cursus data ou machine learning ou similaire avec un background en math/stat/logique
• Tu as une bonne expérience avec ces méthodes de Data Science : Recommandation, NLP, Machine Learning, Deep Learning
• Tu es comfortable avec ces langages de programmation : Python, SQL
• Tu as des connaissances relatives aux systèmes et calculs distribués
• Tu as une expérience avec des outils de cleaning/modélisation de data comme DBT
• (Bonus) tu as une expérience avec certaines technique MLOps/DataOps
• Tu es curieux(se), passionné(e), rigoureux(se), avec des capacités d’analyse et de synthèse.
• Tu as envie de travailler en environnement startup

• Un appel téléphonique avec Cyril, CTO (10mins)
• Un entretien avec Cyril, CTO et responsable R&D Technique (1H30)
• Un exercice en asynchrone
• Un (e)café avec l’ensemble de l’équipe dans nos locaux à Bastille ou en visio
• Une rencontre avec les fondateurs : Frédéric et Émilie