Stage Data Scientist - Prévision de l'Activité 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 - Prévision De L'activité (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 sein d'une équipe dynamique de Data Scientists et d'experts métier, vous contribuerez directement à la conception d'algorithmes innovants qui guident nos décisions stratégiques d'implantation de nouveaux magasins.

Vous serez encadré par un Data Scientist Senior tout au long de votre stage.

Notre équipe a développé des algorithmes de prévision de l'activité des magasins basés sur leur géolocalisation. Ces modèles exploitent la richesse unique des données Carrefour : caractéristiques détaillées de notre parc de magasins existants, informations géographiques (données socio démographiques, flux de trafic, open data, etc.) et analyse approfondie de la concurrence.

Les enjeux de nos prévisions sont considérables :

- Améliorer la performance de nos algorithmes de prédictions
- Décrypter les facteurs clés qui influencent l'activité d'un magasin
- Evaluer les limites de nos modèles pour accroître leur transparence et quantifier l'incertitude de nos prévisions.

En tant que stagiaire Data Scientist, vous aurez l'opportunité d'explorer et de mettre en oeuvre des approches de pointe telles que le Graph Machine Learning. Vous interviendrez à toutes les étapes d'un projet de Machine Learning : recherche documentaire et modélisation, préparation et exploration des données, implémentation de solutions innovantes, évaluation des performances.

Votre travail fournira des informations précieuses et des recommandations concrètes aux
responsables de l'expansion du réseau de magasins Carrefour.

Votre Profil

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 automatique.

Vous aimez modéliser et résoudre des problèmes concrets, mais 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

- 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.

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.