Stage Data Scientist - Assortiment Personnalisé H/F Carrefour

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.

Stage Data Scientist - Assortiment Personnalisé (F/H)

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 carrefour.fr

Vos Missions

Au cours de ces dernières années, l'équipe Assortiment de l'Analytics Factory a développé des solutions robustes pour la gestion de l'assortiment de produits, tant au niveau national pour la gestion des négociations annuelles avec les fournisseurs, qu'au niveau local de façon à décliner de façon optimale l'assortiment de produits proposés par chaque magasin.

Cette déclinaison s'opère en termes de nombre de références pour chaque catégorie de produits avec l'objectif de maximiser le chiffre d'affaires des magasins ; elle est réalisée une fois par an.

Aujourd'hui, notre réflexion s'oriente vers une personnalisation plus fine de l'assortiment, en cherchant à aligner les préférences clients propres à chaque magasin avec les caractéristiques produits. Nous souhaitons également introduire davantage d'agilité dans la gestion locale de l'offre, en permettant une optimisation continue tout au long de l'année.

Le stage de fin d'études (d'une durée de 4 à 6 mois) que nous proposons consiste à
explorer les modèles de choix discrets, une approche économétrique de la modélisation des choix les plus probables que peuvent faire un ensemble d'individus parmi un nombre fini de possibilités.

Cette approche repose sur la définition d'une fonction d'utilité associée à chaque produit, combinant des attributs produits (prix, format, marque, catégorie, etc.) et des variables contextuelles (profil du magasin, saisonnalité, environnement concurrentiel...).

Les paramètres de ces fonctions seront estimés par maximum de vraisemblance,
permettant d'interpréter les sensibilités des clients aux différents attributs et d'identifier les leviers de préférence par segment ou par typologie de magasin.

Différentes spécifications pourront être testées - logit multinomial, nested logit, ou modèles mixtes - afin d'évaluer le compromis entre interprétabilité et performance prédictive.

Vous serez intégré·e à une équipe dynamique, innovatrice, aux profils diversifiés et
complémentaires, fondée sur l'entraide, le partage de connaissances, la prise d'initiatives ; vous serez co-encadré·e par deux data scientists, qui vous guideront tout au long de votre
stage.

Votre Profil

Étudiant en Master 2 Data Science / Intelligence Artificielle / Statistiques, passionné par l'exploitation des données pour la prise de décision et la création de modèles prédictifs. 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 coeur.

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
Appétence pour l'exploration et l'expérimentation scientifique, rigueur dans les analyses et la modélisation, souci de produire un code optimal tant en termes de performance que de maintenabilité, intérêt pour l'utilisation raisonnée d'un assistant de code.

Informations complémentaires

- 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 coeur 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.