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[Stage] Junior data scientist - généraliste

Internship(5 to 8 months)
Paris
Salary: €1.3K to 1.4K a month
Starting date: April 30, 2019
No remote work
Experience: < 6 months
Education: Master's Degree

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The position

Job description

L’ambition de l’équipe data de LMP est de construire une base de connaissance contenant 100% des informations qui permettent de comprendre l’opinion, les enjeux du territoire et des collectivités à une échelle locale. Pour cela, nous investiguons toutes les sources de données possibles et mettons en œuvre les dernières techniques à la pointe de la data science. Nous avons par exemple travaillé sur des modèles permettant de comprendre la structure de l’opinion locale, que nous pouvons utiliser pour tenter de prédire les résultats des élections.

Le junior data scientist aura pour mission d’enrichir notre base de connaissance en mettant en œuvre des méthodes innovantes permettant d’extraire de nos sources de données des insights et des recommandations. Exemple de sujets sur lesquels le stage pourrait porter :

  • Comment à partir des données de la presse, réaliser une analyse de réseaux des élus locaux français ?
  • Comment modéliser l’intérêt d’une population pour un thème de campagne électorale donné ?
  • Peut-on croiser la socio-démographie d’une commune avec des données concernant les élus pour prédire les futures actions du conseil municipal ?

Le stage comportera des tâches de R&D exploratoires ainsi que la contribution à la réalisation de Proof of concepts pour des analyses clients.

Le stagiaire data-scientist participera aux sprints et aux différentes « cérémonies » (sprint planning, rétro, démo…). Il aura pour référent un data-scientist senior qui l’encadrera sur les aspects scientifiques et métier. Il sera également amené à interagir avec les autres data-scientists de l’équipe et bénéficiera de leur expertise scientifique et technique sur des sujets variés (cartographie, NLP, modélisation géostatistique, économétrie, Machine Learning, dataengineering).

Être junior data-scientist chez LMP, c’est avoir l’opportunité d’appliquer l’état de l’art de la data science à des données et des problématiques originales, au sein d’une start-up technologique exigeante et ambitieuse qui suit les meilleurs pratiques en la matière. C’est avoir de l’impact dans une phase où les sujets sont encore ouverts. C’est également apprendre au quotidien auprès du leadership expérimenté de LMP (co-fondateurs, managers). LMP a déjà accueilli à plusieurs reprises avec succès des stagiaires de R&D en data science et saura vous proposer le coaching et les responsabilités qui vous feront progresser.

Environnement technique

  • Python (pandas, numpy, sklearn) ou R (tidyverse, deplyr),
  • Bases de données SQL, Elastic Search et bases de données orientées graphes,
  • De gros volumes de données textuelles de différentes nature, telles que des articles de presse, des documents administratifs… (déjà interprétées en NLP),
  • Des données géolocalisées reflétant les opinions des populations (lectures d’articles, navigation sur le net…),
  • Analyses de séries temporelles,
  • Analyses géostatistiques.

Missions

  • Explorer et évaluer le potentiel pour les produits LMP de source de données originales et nouvelles,
  • Mettre en œuvre de nouvelles techniques de croisement de données et de machine learning pour extraire de l’information nouvelle de données déjà exploitées dans nos produits,
  • Réaliser des POC et des livrables pour des nouveaux produits à destination de nos clients.

Preferred experience

Prérequis

  • Etudiant ou jeune diplômé d’une grande école ou d’une université de premier plan
  • Formation avancée en mathématiques, statistiques ou data science
  • Bon niveau en Python ou R,
  • Goût pour l’implémentation et le prototypage rapide,
  • Intérêt pour les sujets politiques ou communication.

Apprécié

  • Mise en œuvre du Machine learning dans des projets,
  • Niveau avancé en Python,
  • Bon niveau en développement/implémentation.

Recruitment process

  1. Entretien d’introduction (45 min)
  2. Test technique à réaliser à la maison (environ 2h)
  3. Entretien technique avec le CSO et le lead data scientist (2h): debrief test technique et cas d’usage
  4. Entretien avec un fondateur (1h): motivation, présentation du poste et de la société

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