Data Scientist Intern – Portfolio Analytics (Paris, 6 months)

ARDIAN France; Paris; Sur place; EUR 12 000 - 17 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Gratification selon profil

Enveloppe CSE

Remboursement du titre de transport

Résumé du poste

ARDIAN recherche un(e) étudiant(e) en 3e année (ou 2e année de césure) en Master Data Science, Statistiques, Mathématiques ou domaine assimilé pour un stage de 6 mois à Paris. Vous travaillerez sur des projets liés au portefeuille: analyses et modèles pour actifs en portefeuille et besoins internes.

Le poste requiert une maîtrise avancée de Python (pandas, scikit-learn), une bonne communication et une capacité à vulgariser des notions techniques; l’anglais courant est indispensable.

Qualifications

• Étudiant en 3e année ou 2e année en Master de Data Science, Mathématiques, Statistiques ou RO.
• Première expérience en data science requise.

Responsabilités

• Analyser et modéliser des données du portefeuille Ardian (énergies renouvelables, transport, retail, healthcare).
• Réaliser des analyses churn et identifier les facteurs de départ des clients.
• Traiter le texte: classification, extraction, IA générative pour l’analyse textuelle.
• Réaliser des analyses géospatiales et des modélisations statutaires (VaR, prix de l’électricité).
• Travailler en autonomie tout en étant supervisé par l’équipe et les managers.

Connaissances

Rigueur

Motivation

Autonomie

Réactivité

Esprit d’équipe

Capacité à vulgariser

Efficacité

Anglais courant

Formation

École d’ingénieur / Master Data Science

Outils

Python

pandas

scikit-learn

Description du poste

ARDIAN recherche un(e) étudiant(e) en 3e année (ou 2e année de césure) en Master Data Science, Statistiques, Mathématiques ou domaine assimilé pour un stage de 6 mois à Paris. Vous travaillerez sur des projets liés au portefeuille: analyses et modèles pour actifs en portefeuille et besoins internes.

Le poste requiert une maîtrise avancée de Python (pandas, scikit-learn), une bonne communication et une capacité à vulgariser des notions techniques; l’anglais courant est indispensable.