Stagiaire en Data Science

il y a 11 heures


SaintMédardenJalles, Nouvelle-Aquitaine, France MyTracks Temps plein

À propos de MyTracks

MyTracks est une
startup early-stage
qui construit une
plateforme data & IA
pour transformer le marché du véhicule d'occasion.

Nous traitons
des millions de lignes de données réelles
issues d'annonces, de transactions et de sources métier pour développer des
modèles de Machine Learning
au cœur de notre produit : estimation de prix, matching intelligent, scoring, ACV, TCO, détection d'anomalies.

Tu évolueras dans une
équipe produit resserrée
, très orientée
modèles & production
.

Ici, la data n'est pas théorique : tes modèles sont
déployés dans un SaaS B2B
et ont un
impact business direct
.

Beaucoup de data réelle. Beaucoup d'expérimentations. Beaucoup d'itérations.

Missions Data exploration & feature engineering

  • Explorer des
    datasets massifs, hétérogènes et bruités
  • Identifier patterns, outliers, biais et dérives de données
  • Construire des
    features métier
    pertinentes pour la prédiction
  • Transformer tes analyses en
    améliorations concrètes des modèles

Machine Learning & modélisation

  • Concevoir et améliorer nos
    modèles d'estimation et de scoring
  • Tester différentes approches ML : régressions,
    CatBoost, XGBoost, LightGBM, RandomForest
  • Mettre en place des
    protocoles d'évaluation robustes
    (cross-validation, backtesting, métriques métier)
  • Analyser les performances
    au-delà du score
    : stabilité, biais, généralisation, explicabilité

Data engineering léger & pipelines

  • Préparer, nettoyer et structurer de nouvelles sources de données
  • Intégrer ces flux dans nos
    pipelines de production
  • Détecter et corriger les problèmes de qualité, de cohérence et de traçabilité

Modèles en production & impact business

  • Travailler sur la
    fiabilité, la robustesse et l'explicabilité
    des prédictions
  • Mesurer l'impact réel des modèles sur l'usage client et la performance business
  • Participer aux arbitrages produit :
    quels modèles, pour quels usages, avec quelle valeur ?

Itération rapide & déploiement

  • Prototyper vite, tester, apprendre, améliorer en continu
  • Industrialiser tes modèles dans le SaaS (API, scoring, batch)
  • Assurer une transition propre
    du notebook à la production

Profil recherché

  • Étudiant(e) en
    Bac+5
    (Bac+4 possible) en data, IA, maths appliquées, école d'ingénieur
  • Solides bases en
    mathématiques, statistiques et raisonnement algorithmique
  • Très à l'aise en
    Python
    (Pandas, NumPy)
  • Bonne maîtrise de
    SQL
    (MySQL)
  • Capacité à
    comprendre un modèle au-delà d'un score
    : biais, limites, stabilité, interprétabilité
  • Goût pour l'itération rapide, l'expérimentation et la
    compréhension fine de la donnée

Bonus :

  • Expérience avec
    CatBoost, XGBoost, LightGBM
  • Notions de
    MLOps / MLflow / FastAPI
  • Intérêt pour les problématiques de
    pricing, matching, scoring
  • Appétence pour le marché automobile ou les plateformes data

Stack technique

Python, Pandas, NumPy

scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM, RandomForest

SQL (MySQL)

FastAPI

MLflow

Jupyter, Git / GitHub

Pourquoi nous rejoindre ?

  • De la
    vraie Data Science / Machine Learning appliquée
    (pas de POC oubliés)
  • Des
    modèles déployés en production
    et utilisés par des clients
  • Forte
    autonomie technique
    et responsabilités réelles
  • Environnement
    startup early-stage
    : rapide, concret, sans inertie
  • Bureaux à Technowest (proche Bordeaux)
  • Possibilité d'embauche
    à l'issue du stage ou de l'alternance selon performances et évolution de la startup

Envie de travailler sur des
modèles qui ont un impact réel
?

  • Écris à

    en précisant
    Stage ou Alternance
    dans ton message.

  • Stagiaire SIG

    il y a 13 heures


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    il y a 5 heures


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    il y a 4 jours


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