Stage Data Scientist

Créateur de l'hypermarché, Carrefour reste fidèle à ses racines tout en se réinventant pour permettre à chacun de mieux manger : plus sain, plus local, plus responsable. Leader mondial de la distribution, nous sommes engagés pour la diversité, la RSE et la transformation digitale, tout en créant un environnement de travail inclusif et stimulant.

Nos atouts pour y parvenir ? 

Un réseau multi format, multi métiers avec des collaborateurs passionnés, qui s'engagent, pour réussir la transition alimentaire pour tous.

L'utilisation de la data et le développement des capacités analytiques sont un axe majeur du plan stratégique du Groupe Carrefour à horizon 2027. Directement rattachée au COMEX France, l'Analytics Factory de Carrefour France est le pilier de cette transformation analytique, au service des clients et de l'ensemble des équipes métier de Carrefour France – Marketing, Marchandises, Exploitation, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers, etc...

Nous utilisons des approches de machine learning pour résoudre des défis commerciaux et opérationnels comme les ruptures en magasin, la prévision des ventes promotionnelles, l'optimisation de l'assortiment des produits et les recommandations personnalisées sur le site

Vous serez encadré par un data scientist senior, qui vous guidera tout au long de votre stage.

Votre mission principale sera d'implémenter et de tester des approches novatrices de machine learning pour améliorer nos algorithmes pour la recommandation ecommerce.

• Nous envisageons deux thématiques : l'amélioration des recettes personnalisées et les
  recommandations en temps réel.
• Si nos algorithmes de recommandation utilisent les données de navigation pour leur
  apprentissage, ils ne les utilisent pas pour l'inférence en temps réel. L'objectif sera d'évaluer
  l'intérêt d'exploiter, et de construire les modalités de recommandation qui exploitent ces
  données (par exemple les produits vus précédemment dans la navigation).
• Cette mission vous conduira à intervenir à tous les niveaux d'un projet de machine learning :
  collecte et préparation des données, recherche documentaire et modélisation, implémentation et évaluation et déploiement des modèles.
• Vous pourrez également participer aux échanges réguliers de notre communauté de 50
  ingénieurs (data scientists, engineers, data ops) : présentations, partage de retours de
  conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...

Étudiant en Master 2 en Statistiques Appliquées ou Machine Learning. Vous recherchez un stage de fin d'étude de 4 à 6 mois. 

À l'issue de vos années de formation et à travers vos différents projets, vous avez développé de solides connaissances théoriques et pratiques sur les algorithmes d'apprentissage statistique.

Vous aimez aborder de nouveaux défis de machine learning dans différents domaines, lire des publications scientifiques. Et vous appréciez tout autant l'implémentation et  l'optimisation des solutions. La qualité et la simplicité du code vous tiennent à cœur.

Enfin, vous appréciez de travailler avec des collaborateurs d'horizons différents, et il est agréable de travailler avec vous au jour le jour  

Notre environnement technique
GCP, Python, SQL, BigQuery, dbt, Kubernetes, Terraform, Airflow

Vos petits plus

• Travaillant quotidiennement sur GCP dans une démarche serverless, nous apprécions vos expériences sur n'importe quelle plateforme cloud.
• Adoptant une approche itérative, nous accordons une grande valeur à vos expériences de
  développeur logiciel agile.

• Date de début : Mars 2026

• Durée : 6 mois

• Localisation : Massy (91) – RER B/RER C Massy-Palaiseau

• Avantages : 50% du titre de transport pris en charge par Carrefour

• Autres avantages propres au campus/site : parking, restauration, salle de sport, conciergerie…

Chez Carrefour, nous avons à cœur de ne passer à côté d'aucun talent et sommes fiers de compter des équipes représentatives de la société dans son ensemble. Nous encourageons ainsi tous types de profils à postuler à cette offre et garantissons un processus de recrutement dénué de toutes formes de discriminations.